深入浅出的深度学习入门书，从零实现AlphaGo，为AI理论和应用打下基础。
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内容简介
本书系统阐述了图像目标检测的有关概念、原理和方法，共分10章。第1章简要介绍了图像目标检测的意义和应用，第2章介绍了光学成像过程模型与图像处理，第3章介绍了基于适应性模型的动态环境背景建模方法，第4章介绍了基于非线性降维强散射环境中图像特征提取方法，第5章介绍了基于先验知识的图像目标分割方法，第6章介绍了压缩域图像处理与运动目标分割方法，第7章介绍了仿生视觉模型与图像处理，第8章介绍了仿蛙眼视觉分层机制的强散射环境背景建模方法，第9章介绍了仿螳螂虾视觉正交侧抑制的偏振图像特征提取方法，第10章介绍了仿螳螂虾视觉适应机制的图像目标分割。本书是图像目标检测方面的专著，反映作者近年来在这一领域的主要研究成果。
本书内容新颖，理论联系实际，可作为大专院校及科研院所图像处理、计算机视觉和视频处理等领域的高年级本科生、研究生的教学和参考用书，也可供相关领域的教师、科研人员及工程技术人员作参考。
章节目录
- 封面
- 扉页
- 版权
- 前言
- 第1章 绪论
- 1.1 图像目标检测的意义和应用
- 1.2 图像目标检测处理的主要影响因素
- 1.3 图像目标检测框架及关键技术
- 1.4 视频智能监控系统
- 参考文献
- 第2章 光学成像过程模型与图像处理
- 2.1 引言
- 2.2 光线的传播特性
- 2.3 光线的辐射特性
- 2.4 目标表面辐射及成像模型
- 2.5 对光学成像过程模型的实验与分析
- 2.6 图像处理及原始图像目标信息恢复
- 2.7 光照的非均匀分布与参数估计误差
- 2.8 光学成像过程模型优化及参数估计
- 2.9 区域化图像处理及图像恢复方法
- 2.10 实验与分析
- 参考文献
- 第3章 基于适应性模型的动态环境背景建模
- 3.1 引言
- 3.2 基于自适应混合高斯模型的背景建模方法
- 3.3 基于稀疏表征的背景建模方法
- 参考文献
- 第4章 基于非线性降维强散射环境中图像特征提取
- 4.1 引言
- 4.2 强散射光学环境与图像信息冗余
- 4.3 水下图像非线性降维及特征提取
- 4.4 图像非线性特征提取及分类器设计
- 4.5 实验与分析
- 参考文献
- 第5章 基于先验知识的图像目标分割
- 5.1 引言
- 5.2 先验知识学习
- 5.3 基于显著度阈值的图像目标分割
- 5.4 实验与分析
- 参考文献
- 第6章 压缩域图像处理与运动目标分割
- 6.1 引言
- 6.2 H.264压缩域内脉冲耦合神经网络融合方法
- 6.3 压缩域内PCNN融合模型
- 6.4 基于PCNN融合的压缩域分割算法
- 6.5 实验与分析
- 参考文献
- 第7章 仿生视觉模型与图像处理
- 7.1 生物视觉机理
- 7.2 人眼视觉注意机制
- 7.3 蛙眼视觉分层感知机制
- 7.4 螳螂虾视觉正交侧抑制机制
- 7.5 仿生视觉机制的图像处理
- 参考文献
- 第8章 仿蛙眼视觉分层机制的强散射环境背景建模
- 8.1 引言
- 8.2 蛙眼视觉感知方式和信息处理模式设计
- 8.3 仿蛙眼式分层背景建模的运动目标检测
- 8.4 实验与仿真
- 参考文献
- 第9章 仿螳螂虾视觉正交侧抑制的偏振图像特征提取
- 9.1 引言
- 9.2 仿螳螂虾视觉正交侧抑制机制模型的偏振信息计算
- 9.3 基于模板及机器学习的偏振正交侧抑制模型参数优化
- 9.4 实验与讨论
- 参考文献
- 第10章 仿螳螂虾视觉适应机制的图像目标分割
- 10.1 引言
- 10.2 水下生物视觉的适应机制
- 10.3 仿生物适应机制建模及参数估计
- 10.4 基于视觉注意机制模型的特征提取及参数r估计
- 10.5 水下图像目标分割
- 10.6 实验与分析
- 参考文献
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图像目标检测技术及应用是2016年由人民邮电出版社出版,作者陈哲。
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