本书针对噪声图像中的特征检测及描述的稳定性和可分辨性问题，介绍了国内外经典算法的原理和作者的相关研究成果，并对算法的优势和局限性进行了分析。全书重点介绍了30多种特征检测算法，包括基于边缘、模板、灰度导数以及基于机器学习的角点检测算法，基于灰度导数、机器学习以及与滤波整合的像素级边缘检测算法，基于灰度矩、空间矩的亚像素级边缘检测算法，SIFT、SURF等斑点检测算法。
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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
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本书分为9章，内容包括绪论、超分辨率图像视频复原研究与进展、改进保真项与自适应双边全变分的正则化方法、基于像素流和时间特征先验的视频超分辨率方法、稀疏字典学习与超分辨率复原、自适应稀疏表示结合正则化约束的超分辨率方法、卷积神经网络与超分辨率复原、ESPCN超分辨率技术在车辆牌照识别中的应用和光流法结合ESPCN的视频超分辨率方法。
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最懂“零零后”的诗集。一页一诗歌、一页一经纬、一页一留白。
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