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商品名称:包邮 MATLAB计算机视觉与深度学习实战 人工智能系统程序设计书籍 人工智能教程 机器学习算法深度学习书 机器学习入门教材书籍
商品编号 :553767044449
店铺:
重量:0.000千克
上架时间:2021-11-23 12:05:58
ISBN编号 :9787121315503
书名 :MATLAB计算机视觉与深度学习实战,MATLAB计算机视觉与深度学习实战
产品名称 :MATLAB计算机视觉与深度学...
作者 :刘衍琦
出版社名称 :电子工业出版社
定价 :79.00元
是否是套装 :是

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商品参数

MATLAB计算机视觉与深度学习实战
           定价 79.00
出版社 电子工业出版社
版次 1
出版时间 2017年06月
开本 16开
作者 刘衍琦等
装帧 平塑
页数 424
字数  
ISBN编码 9787121315503
重量  

目录

 第 1 章 基于直方图优化的图像去雾技术 1
1.1 案例背景 1
1.2 理论基础 1
1.2.1 空域图像增强 1
1.2.2 直方图均衡化 2
1.3 程序实现 3
1.3.1 设计 GUI 界面 4
1.3.2 全局直方图处理 4
1.3.3 局部直方图处理 7
1.3.4 Retinex 增强处理 9
1.4 延伸阅读 13
1.5 参考文献 13
第 2 章 基于 形态学的权重自适应图像去噪 14
2.1 案例背景 14
2.2 理论基础 15
2.2.1 图像去噪方法 15
2.2.2 数学形态学原理 16
2.2.3 权重自适应的多结构形态学去噪 16
2.3 程序实现 17
2.4 延伸阅读 22
2.5 参考文献 23
第 3 章 基于多尺度形态学提取眼前节组织 24
3.1 案例背景 24
3.2 理论基础 25
3.3 程序实现 28
3.3.1 多尺度边缘 28
3.3.2 主处理函数 29
3.3.3 形态学处理 31
3.4 延伸阅读 33
3.5 参考文献 33
第 4 章 基于 Hough 变化的答题卡识别 34
4.1 案例背景 34
4.2 理论基础 34
4.2.1 图像二值化 35
4.2.2 倾斜校正 35
4.2.3 图像分割 38
4.3 程序实现 40
4.4 延伸阅读 51
4.5 参考文献 51
第 5 章 基于阈值分割的车牌定位识别 52
5.1 案例背景 52
5.2 理论基础 52
5.2.1 车牌图像处理 53
5.2.2 车牌定位原理 57
5.2.3 车牌字符处理 57
5.2.4 字符识别 59
5.3 程序实现 61
5.4 延伸阅读 69
5.5 参考文献 69
第 6 章 基于分水岭分割进行肺癌诊断 70
6.1 案例背景 70
6.2 理论基础 70
6.2.1 模拟浸水的过程 71
6.2.2 模拟降水的过程 71
6.2.3 过度分割问题 71
6.2.4 标记分水岭分割算法 71
6.3 程序实现 72
6.4 延伸阅读 77
6.5 参考文献 78
第 7 章 基于主成分分析的人脸二维码识别 79
7.1 案例背景 79
7.2 理论基础 79
7.2.1 QR 编码简介 80
7.2.2 QR 编码译码 82
7.2.3 主成分分析方法 84
7.3 程序实现 86
7.3.1 人脸建库 86
7.3.2 人脸识别 87
7.3.3 人脸二维码 88
7.4 延伸阅读 93
7.5 参考文献 93
第 8 章 基于知识库的手写体数字识别 94

......


内容介绍


《MATLAB 计算机视觉与深度学习实战》详细讲解了 30 个 MATLAB 计算机视觉与深度学习案例(含可运行程序),涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符文本识别、眼前节组织提取、全景图像拼接、小波图像融合、基于语音识别的音频信号模拟灯控、路面裂缝检测识别、视频运动估计追踪、Simulink 图像处理、胸片及肝脏分割、基于深度学习的汽车目标检测、基于计算机视觉的自动驾驶应用、基于深度学习的视觉场景识别等多项重要技术,涵盖了数字图像处理中几乎所有的基本模块,并延伸到了深度学习的理论及其应用方面。工欲善其事,必先利其器,《MATLAB 计算机视觉与深度学习实战》对每个数字图像处理的知识点都提供了丰富生动的案例素材,并详细讲解了其 MATLAB 实验的核心程序,通过对这些示例程序的阅读理解和仿真运行,读者可以更加深刻地理解图像处理的内容,并且更加熟练地掌握 MATLAB 中各种函数在图像处理领域中的用法。本书以案例为基础,结构布局紧凑,内容深入浅出,实验简捷gao效,适合计算机、信号通信和自动化等相关专业的教师、本科生、研究生,以及广大从事数字图像处理的工程研发人员阅读参考。

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