計算機視覺原理與應用

定　價：￥25.00

作　者：	孟琭編著
出版社：	暫缺
叢編項：
標　簽：	計算機/網(wǎng)絡計算機理論

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ISBN：	9787551702379	出版時間：	2013-05-14	包裝：	平裝
開本：	大16開	頁數(shù)：	149	字數(shù)：

內容簡介

　　本書力求理論與實踐相結合。一方面，對于本書涉及的各種理論、模型等，都盡量給出了必要的數(shù)學推導；另一方面，為了加深讀者的理解，本書對大部分涉及的算法給出了Matlab相關的實現(xiàn)代碼，其中，較簡短的直接在書中給出，相對復雜的則通過網(wǎng)盤表示。本書第1章對計算機視覺、數(shù)字圖像等相關概念進行定義，并綜述了其歷史發(fā)展；第2章對計算機視覺的基本方法進行介紹，由淺入深，力爭使讀者對其相關的最基本理論、模型、算法有所了解；第3至6章，重點介紹了當前計算機視覺領域較熱門和常見的研究領域，在對國內外學者提出的知名方法進行介紹的同時，加入了作者的若干理解．

作者簡介

暫缺《計算機視覺原理與應用》作者簡介

圖書目錄

第1章緒論
1.1 計算機視覺
1.2 數(shù)字圖像
1.3 國內外研究現(xiàn)狀
第2章數(shù)字圖像處理的基本方法
2.1 數(shù)字圖像在計算機中的表達
    2.1.1 位圖的類型
    2.1.2 對應的數(shù)據(jù)結構
2.2　傅里葉變換
2.3 濾波與算子
    2.3.1 中值、均值濾波
    2.3.2 低通、高通濾波
    2.3.3 算子
2.4 淺析圖像的多尺度
    2.4.1 圖像金字塔
    2.4.2 高斯尺度空間
2.5 小波變換
    2.5.1 連續(xù)小波變換
    2.5.2 連續(xù)小波變換的離散化
第3章圖像復原
3.1 圖像去噪
    3.1.1 小波去噪
    3.1.2 偏微分方程去噪
3.2 圖像去模糊
3.3 圖像去霧
    3.3.1 霧天圖像降質模型
    3.3.2 暗通道去霧
第4章圖像分割
4.1 數(shù)據(jù)驅動的分割方法
    4.1.1 閾值分割
    4.1.2 區(qū)域增長
    4.1.3 分水嶺
4.2 模型驅動的分割方法
    4.2.1 Snake模型
    4.2.2 Level—Set模型
4.3 顯著性區(qū)域檢測
    4.3.1 總體模型框架
    4.3.2 視覺特征提取
    4.3.3 特征圖計算
    4.3.4 顯著圖合并
    4.3.5 注意焦點轉移
第5章特征提取
　5.1 一般特征
    5.1.1 顏色特征
    5.1.2 紋理特征
    5.1.3 形狀特征
　5.2 角點特征(Harris)
　5.3 具備不變性的特征(SIF7)
第6章目標識別與跟蹤
　6.1 目標識別
    6.1.1 幀間差分法
    6.1.2 混合高斯背景模型
    6.1.3 光流法
　6.2 目標跟蹤
    6.2.1 Mean Shift
    6.2.2 Kalman濾波器
參考文獻