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MATLAB計算機視覺與機器認知(集理論、算法、代碼于一體，快速實現入門到精通的飛躍) ( 簡體 字) |
| 作者：王文峰，阮俊虎，CV-MATH，劉衍琦，郭裕蘭 ... 著 | 類別：1. -> 工程繪圖與工程計算 -> Matlab |
| 譯者： |
| 出版社：北京航空航天大學出版社 |  3dWoo書號： 47727
詢問書籍請說出此書號！【缺書】
NT售價： 225 元 |
| 出版日：8/1/2017 |
| 頁數：271 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：   |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787512424289 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
| 前言： |
內容簡介：
MATLAB電腦視覺與機器認知
這是一本用 MATLAB演示電腦視覺原理的基礎理論著作,從*初等的視頻圖像轉換入手,層層遞進,理論與實戰並重但側重於實戰,借助混合程式設計及圖形化使用者介面(GUI)設計,以簡潔的方式展現了有一定挑戰性的視頻識別、目標跟蹤、行為分析等關鍵視覺技術;同時擴展到機器認知層面,介紹儀器字元識別、機器故障診斷等有趣的應用,使讀者可以在*短的時間內完成入門、進階、精通與實戰的跨越。 本書主編、副主編均在中國科學院、“985工程”大學國家重點實驗室從事智慧演算法設計與應用的研究,部分理論功底扎實的優秀研究生也參加了主要章節的編撰。
本書既可作為演算法工程師、高校教師和廣大科技工作者的參考資料,也可作為高校相關專業的研究生教材和高年級大學生畢業設計的工具書。
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目錄：第1章 視頻圖像採集及讀取…………………………1
1.1 視頻圖像採集 …………………………… 1
1.1.1 視頻生成技術 ………………………… 1
1.1.2 智慧採集技術 ………………………… 1
1.2 視頻圖像讀取 …………………………… 8
1.2.1 視頻讀取函數 ………………………… 8
1.2.2 圖像讀取函數 ………………………… 10
1.2.3 視頻圖像轉換 ………………………… 23
第2章 視頻圖像變換及融合 ……………………… 32
2.1 視頻圖像變換 …………………………… 32
2.1.1 平移變換 ………………………… 32
2.1.2 鏡像變換 ………………………… 34
2.1.3 裁剪操作 ………………………… 36
2.1.4 縮放操作 ………………………… 38
2.1.5 旋轉變換 ………………………… 39
2.1.6 幾何變換 ………………………… 40
2.1.7 鄰域操作 ………………………… 42
2.2 視頻圖像融合 …………………………… 57
2.2.1 演算法思想 ………………………… 57
2.2.2 演算法實例 ………………………… 58
第3章 視頻圖像雜訊及處理 ……………………… 63
3.1 演算法基本思想 …………………………… 63
3.2 雜訊均值濾波 …………………………… 64
3.2.1 數學建模 ………………………… 64
3.2.2 程式設計實現 ………………………… 65
3.3 雜訊中值濾波 …………………………… 65
3.3.1 數學建模 ………………………… 65
3.3.2 程式設計實現 ………………………… 66
3.4 小波閾值濾波 …………………………… 67
3.4.1 演算法思想 ………………………… 67
3.4.2 數學建模 ………………………… 68
3.4.3 程式設計實現 ………………………… 69
3.5 輪廓波變換 ………………………… 70
3.5.1 演算法設計 ………………………… 70
3.5.2 演算法實現 ………………………… 72
3.5.3 代碼實例 ………………………… 73
3.6 非局部均值濾波 ………………………… 75
3.6.1 演算法設計 ………………………… 75
3.6.2 演算法實現 ………………………… 77
第4章 視頻圖像閾值及分割 ……………………… 93
4.1 圖像分割的基本概念 ………………………… 93
4.1.1 圖像分割的定義 ……………………… 93
4.1.2 圖像分割演算法分類 ………………………… 94
4.2 邊緣檢測 …………………………… 94
4.2.1 邊緣檢測概述 ………………………… 94
4.2.2 邊緣檢測梯度演算法 ………………………… 95
4.2.3 拉普拉斯運算元 ………………………… 97
4.2.4 LoG 運算元 ………………………… 98
4.2.5 Canny運算元 ……………………… …… 99
4.3 閾值分割 ………………………… …… 101
4.3.1 閾值分割介紹 …………………………101
4.3.2 全域閾值分割 …………………………103
4.3.3 動態閾值分割 …………………………109
4.4 區域生長及分割 ………………………… … 114
4.4.1 區域生長的基本原理、步驟及流程圖……………… 114
4.4.2 生長準則和過程 ………………………115
4.4.3 區域分裂與合併 ………………………119
第5章 圖像特徵計算及應用……………………… 123
5.1 Haar-like特徵 ………………………… 123
5.1.1 Haar-like特徵的種類 …………………… 123
5.1.2 Haar-like特徵的計算 …………………… 124
5.1.3 Haar-like特徵的個數 …………………… 125
5.1.4 Haar-like特徵人臉檢測 ……………………… 125
5.2 Hog特徵 ………………………… …… 128
5.2.1 圖像的預處理 …………………………128
5.2.2 圖像的梯度…………………………… 128
5.2.3 圖像的滑動…………………………… 129
5.2.4 Hog特徵行人檢測 ………………………… 129
5.3 LBP特徵 ………………………… 132
5.3.1 LBP特徵的演化 ……………………… 132
5.3.2 LBP特徵紋理分類 ………………………… 134
5.4 SIFT 特徵 ………………………… 142
5.4.1 SIFT 演算法的特點 ………………………… 142
5.4.2 SIFT 演算法設計框架 ……………………… 143
5.4.3 SIFT 演算法設計過程 ……………………… 143
5.4.4 SIFT 特徵範本匹配 ……………………… 150
第6章 運動目標檢測及跟蹤……………………… 156
6.1 演算法設計思想 ………………………… 156
6.2 數學建模過程 ………………………… 157
6.2.1 幀間差分法建模 ………………………157
6.2.2 幀間差分法改進 ………………………158
6.3 演算法程式設計實現 ………………………… 158
6.3.1 幀間差分法…………………………… 158
6.3.2 改進的幀間差分法 …………………………161
6.4 演算法拓展與優化 ……………………… 165
6.4.1 特殊問題與演算法 ………………………165
6.4.2 MATLAB程式設計實現 ……………………… 166
第7章 目標定位及字元識別……………………… 188
7.1 圖像目標提取與識別 ……………………… 188
7.1.1 圖像採集與目標檢測 ……………………… 189
7.1.2 圖像目標歸一化處理 ……………………… 194
7.1.3 圖像字元提取與識別 ……………………… 197
7.2 視頻識別與軌跡分析 ……………………… 203
7.2.1 問題描述與建模思想 ……………………… 204
7.2.2 演算法功能與技術流程 ……………………… 204
7.2.3 MATLAB核心代碼 ……………………… 204
第8章 機器故障認知及檢測……………………… 211
8.1 問題描述與建模思想 ……………………… 211
8.2 分析過程與程式設計實現 ……………………… 214
8.2.1 齒輪振動信號的數位濾波處理 ………………… 214
8.2.2 齒輪振動信號的頻譜分析 ……………………… 226
8.2.3 波形分析中常用的指標計算………………………232
8.2.4 齒輪振動信號的相關分析 ……………………… 235
第9章 深度學習及人臉識別……………………… 243
9.1 演算法形成背景 ………………………… 243
9.2 演算法基本思想 ………………………… 243
9.3 演算法數學原理 ………………………… 244
9.3.1 權值共用 …………………………… 244
9.3.2 CNN 結構 …………………………… 245
9.3.3 演算法設計框架 ………………………… 246
9.3.4 混合程式設計思想 ………………………… 249
9.3.5 演算法應用詳解 ………………………… 249
9.4 基於深度學習的人臉識別 ……………………… 266
參考文獻………………………………276
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