智能視覺感知 東北大學信息科學與工程學院 9787111752400 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：機械工業
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202405*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：智能視覺感知 ISBN：9787111752400 出版社：機械工業 著編譯者：東北大學信息科學與工程學院 頁數：163 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1642192 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 智能視覺感知是人工智慧的重要組成部分。本書系統介紹了智能視覺感知領域的基礎知識、典型方法和關鍵技術。本書共8章，第1章為緒論，第2∼5章介紹二維視覺感知的關鍵技術，即圖像生成與表示、圖像濾波與增強、顏色與紋理分析、圖像分割四部分內容；第6章介紹三維視覺感知；第7章介紹基於深度學習的視覺感知；第8章介紹視覺SLAM。讀者可以從中了解智能視覺感知的基本理論方法與前沿進展，並能據此解決智能視覺應用中的實際問題。 本書可作為自動化、人工智慧、計算機科學、計算機應用、信號與信息處理、模式識別與智能系統等方向的大學本科或研究生的專業基礎課教材，也可作為相關專業的遠程教育課程教材，還可供從事智能視覺技術應用行業的科技工作者自學或科研參考。目錄 出版說明前言 第1章 緒論 1 1 人類視覺 1 1 1 人眼結構及成像特點 1 1 2 視網膜感光細胞及光的波長 1 1 3 視覺形成過程及特性 1 2 計算機視覺 1 2 1 計算機視覺的概念及意義 1 2 2 相關學科的區別和聯繫 1 3 基於深度學習的智能視覺感知技術 1 3 1 深度學習 1 3 2 常見的智能視覺感知技術 1 4 智能視覺感知的應用語言與軟體 1 5 智能視覺感知的應用 1 6 內容安排 1 7 本章小結 習題 第2章 圖像生成與表示 2 1 不同性質的電磁波 2 2 成像設備 2 2 1 CCD相機 2 2 2 視頻攝像機 2 2 3 多光譜成像設備 2 2 4 光場相機 2 3 數字圖像 2 3 1 數字圖像的定義 2 3 2 幾種不同類型的圖像 2 4 攝像機標定 2 4 1 攝像機標定的概念和意義 2 4 2 攝像機標定分類 2 4 3 攝像機成像坐標系 2 4 4 攝像機成像模型 2 5 從二維圖像到三維結構 2 6 其他類型的視覺感測器 2 6 1 測微密度計 2 6 2 X射線 2 6 3 磁共振 2 6 4 三維掃描儀 2 7 本章小結 習題 第3章 圖像濾波與增強 3 1 圖像處理 3 1 1 改善圖像質量 3 1 2 檢測低層特徵 3 2 灰度級映射 3 2 1 亮度調整 3 2 2 圖像求反 3 2 3 動態範圍壓縮 3 2 4 對比度增強 3 3 去噪濾波 3 3 1 常見的雜訊 3 3 2 濾波的工作原理 3 3 3 幾種主要的濾波 3 4 圖像平滑 3 4 1 均值濾波 3 4 2 高斯濾波 3 4 3 自適應平滑濾波 3 5 邊緣檢測 3 5 1 人類視覺邊緣檢測 3 5 2 LOG邊緣檢測器 3 5 3 Canny邊緣檢測器 3 6 卷積 3 6 1 模板運算定義 3 6 2 卷積運算 3 7 本章小結 習題 第4章 顏色與紋理分析 4 1 顏色物理學 4 1 1 感測被照物體 4 1 2 感受器的敏感性 4 2 基色系統 4 2 1 RGB基色系統 4 2 2 CMY基色系統 4 2 3 HSV基色系統 4 2 4 HSI基色系統 4 2 5 LAB基色系統 4 3 明暗分析 4 3 1 單一光源的照射 4 3 2 漫反射 4 3 3 鏡面反射法 4 3 4 隨距離變大而變暗 4 3 5 人類的色感機制 4 4 紋理與描述 4 4 1 紋理特徵的概念 4 4 2 紋理特徵的主要應用 4 5 測量紋理特徵 4 5 1 邊緣密度與方向 4 5 2 局部二值分解 4 5 3 共生矩陣和特徵 4 5 4 Laws紋理能量測度 4 5 5 自相關和功率譜 4 6 紋理分割 4 7 本章小結 習題 第5章 圖像分割 5 1 區域分割 5 1 1 聚類方法 5 1 2 區域增長法 5 2 區域表示 5 2 1 覆蓋圖 5 2 2 標記圖像 5 2 3 邊界編碼 5 2 4 四叉樹 5 2 5 特徵表 5 3 輪廓分割 5 3 1 區域邊界跟蹤 5 3 2 Canny邊緣檢測和連接 5 3 3 相鄰連貫的邊緣生成曲線 5 3 4 用霍夫變換檢測直線和圓弧 5 4 線段擬合模型 5 4 1 直線擬合 5 4 2 參數的封閉解 5 4 3 擬合中存在的問題 5 5 運動一致性分割 5 5 1 時空邊界 5 5 2 運動軌跡聚類 5 6 本章小結 習題 第6章 三維視覺感知 6 1 三維視覺概述 6 1 1 三維視覺的主要方法 6 1 2 與三維視覺感知相關的軟硬體系統 6 1 3 三維視覺計算需要滿足的條件 6 2 3D仿射變換 6 2 1 坐標系 6 2 2 平移 6 2 3 縮放 6 2 4 旋轉 6 2 5 基於剛體變換的比對 6 3 攝像機成像模型 6 3 1 模型的介紹 6 3 2 透視變換矩陣 6 3 3 正交投影與弱透視投影 6 3 4 基於多攝像機的成像模型 6 4 雙目視覺 6 4 1 雙目成像和視差 6 4 2 雙目視覺的相機標定 6 4 3 立體匹配 6 5 結構光 6 5 1 結構光的概念和工作原理 6 5 2 結構光的分類 6 5 3 相移法 6 6 三維重建 6 6 1 3D數據獲取 6 6 2 圖像配准 6 6 3 基於泊松方程的表面重建 6 6 4 優化 6 6 5 三維重建常見演算法 6 7 本章小結 習題 第7章 基於深度學習的視覺感知 7 1 深度學習簡介 7 1 1 人工神經網路 7 1 2 深度學習的概念 7 2 人工智慧與深度學習 7 2 1 圖靈測試問題 7 2 2 深度學習帶動人工智慧發展 7 3 機器學習 7 3 1 常見的概念 7 3 2 經典的機器學習方法 7 4 智能視覺感知任務與深度學習 7 4 1 顏色 7 4 2 紋理 7 4 3 形狀 7 5 深度學習基本原理 7 5 1 基本原理 7 5 2 深度學習和神經網路的區別和聯繫 7 6 深度學習常見模型 7 6 1 深度卷積神經網路 7 6 2 深度置信網路 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
