基於人機交互的前景提取 何坤 張旭 9787569032260 【台灣高等教育出版社】

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書名：基於人機交互的前景提取
ISBN：9787569032260
出版社：四川大學
著編譯者：何坤 張旭
頁數：240
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1724344
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內容簡介 本書以圖像低層特徵為主線，依據像素亮度／顏色的相似性、邊緣和視覺區域的統計特性，介紹了不同前景提取模型的機理，總結了各自的優缺點，分析了不同前景提取模型的生物、物理和技術路線。根據人眼能自適應地調整視覺感受野並提取適當尺度的圖像特徵，建立了圖像多尺度分解模型。結合人們將圖像前景認知為適當尺度的語義意義，構建了多尺度特徵的前景提取框架。利用人眼對場景的全局感知的特性，建立了視覺感知聚類的前景提取架構。

目錄 第1章 緒論
1 1 數字圖像
1 2 圖像視覺感知
1 2 1 亮度感知
1 2 2 邊緣感知
1 2 3 對象輪廓感知
1 2 4 對象形狀感知
1 2 5 前景感知
1 3 前景提取研究現狀
1 3 1 基於像素相似性的前景提取
1 3 2 基於曲線演化的前景提取
1 3 3 基於圖論的前景提取
1 3 4 基於深度學習的前景提取
1 4 前景提取難點
1 4 1 前景先驗信息
1 4 2 前景提取框架
1 5 前景提取資料庫
1 6 前景提取評價準則
1 6 1 主觀評價法
1 6 2 客觀評價法
第2章 基於隨機遊走的前景提取
2 1 隨機遊走模型
2 1 1 直線隨機遊走
2 1 2 平面隨機遊走
2 1 3 調和函數
2 2 隨機遊走算法
2 2 1 直線隨機遊走算法
2 2 2 平面隨機遊走算法
2 3 隨機遊走前景提取模型
2 3 1 權函數
2 3 2 前景提取
2 4 前景提取結果及分析
2 5 小結與展望
2 5 1 小結
2 5 2 展望
第3章 基於活動輪廓的前景提取
3 1 前景輪廓表示
3 1 1 輪廓參數表示
3 1 2 輪廓水平集表示
3 2 曲線演化
3 2 1 參數方程的曲線演化
3 2 2 水平集曲線演化
3 3 曲線演化速率
3 3 1 恆速率演化
3 3 2 曲率演化
3 4 參數活動輪廓模型
3 4 1 Snake模型的能量泛函
3 4 2 Snake模型的離散計算
3 4 3 改進的Snake模型
3 4 4 參數活動輪廓模型的局限性
3 5 基於邊緣的幾何活動輪廓模型
3 5 1 前景提取模型
3 5 2 離散計算
3 6 基於區域的幾何活動輪廓模型
3 6 1 CV模型
3 6 2 改進的CV模型
3 6 3 CV模型的局限性
3 7 實驗結果及分析
3 8 小結與展望
3 8 1 小結
3 8 2 展望
第4章 基於圖論的前景提取
4 1 前景提取圖模型
4 1 1 圖像點陣圖表示
4 1 2 前景提取圖表示
4 2 前景模式
4 2 1 局部直方圖模式
4 2 2 高斯混合模式
4 3 權重計算
4 3 1 條件概率
4 3 2 信息互熵
4 4 圖割理論
4 4 1 網絡流
4 4 2 最大流最小割定理
4 4 3 最大流算法
4 5 前景提取模型
4 5 1 前景標註
4 5 2 前景提取流程
4 5 3 前景提取模型分析
4 6 前景提取結果及分析
4 7 小結與展望
4 7 1 小結
4 7 2 展望
第5章 圖像多尺度分解
5 1 圖像平滑理論
5 2 擴散函數
5 2 1 l1范數函數
5 2 2 l1范數函數
5 2 3 「二次」函數
5 2 4 瑞麗函數
5 3 離散化運算
5 3 1 平滑係數
5 3 2 迭代計算
5 4 圖像多尺度分解結果及分析
5 4 1 分解過程分析
5 4 2 不同模型的比較
5 5 小結與展望
5 5 1 小結
5 5 2 展望
第6章 基於多尺度邊緣的幾何活動輪廓模型
6 1 前景提取模型
6 2 前景提取算法
6 2 1 離散計算
6 2 2 尺度選取
6 2 3 前景提取流程
6 3 前景提取結果及分析
6 3 1 卡通圖像前景提取
6 3 2 簡單紋理圖像前景提取
6 3 3 複雜紋理圖像前景提取
6 3 4 雜訊圖像前景提取
6 4 小結與展望
6 4 1 小結
6 4 2 展望
第7章 基於多尺度特徵的圖割模型
7 1 前景提取模型
7 2 前景提取算法
7 2 1 離散計算
7 2 2 尺度選擇
7 2 3 前景提取流程
7 3 前景提取結果及分析
7 3 1 簡單場景前景提取
7 3 2 複雜場景前景提取
7 3 3 圖像集前景提取測評
7 4 小結與展望
7 4 1 小結
7 4 2 展望
第8章 圖像感知分析
8 1 感知分析法則
8 2 感知分析模型
8 2 1 最小割模型
8 2 2 平均內聯模型
8 2 3 平均割模型
8 2 4 正則割模型
8 3 點集的感知分析
8 3 1 不同模型的比較
8 3 2 點集分析
8 4 圖像視覺感知
8 4 1 視覺顏色
8 4 2 視覺紋理
8 5 小結與展望
8 5 1 小結
8 5 2 展望
第9章 基於感知分析的前景提取
9 1 前景提取模型
9 1 1 亮度視覺感知
9 1 2 前景模板提取
9 2 前景提取流程
9 3 實驗結果及分析
9 3 1 參數討論
9 3 2 提取結果分析
9 4 小結與展望
9 4 1 小結
9 4 2 展望
第10章 基於神經網絡的前景提取
10 1 卷積神經網絡
10 1 1 卷積神經網絡結構
10 1 2 卷積神經網絡激活函數
10 1 3 卷積神經網絡的優缺點
10 2 卷積神經網絡的訓練
10 2 1 參數初始化
10 2 2 正向傳播
10 2 3 反向傳播
10 3 全卷積神經網絡
10 3 1 全卷積神經網絡結構
10 3 2 全卷積神經網絡的上採樣
10 3 3 全卷積神經網絡的優缺點
10 4 小結與展
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