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循环神经网络

matlab guide图像处理实例,现代数字图像处理技术提高及应用案例详解 MATLAB版-教科书.pdf...

發布時間:2023/12/15 循环神经网络 54 豆豆
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數字,圖像處理,技術,提高,應用,案例,詳解,教科書

[General Information]

書名=現代數字圖像處理技術提高及應用案例詳解 MATLAB版

作者=趙小川編著

頁數=384

SS號

DX號=

出版日期=2012.04

出版社=北京航空航天大學出版社

封面

書名

版權

前言

目錄

提高篇

第1章 精通“圖像特征提取”

1.1 圖像多分辨率金字塔

1.1.1 淺析“圖像金字塔”

1.1.2 例程一點通

1.1.3 典型的“圖像金子塔”

1.1.4 學以致用

1.2 圖像的矩特征

1.2.1 認識“Hu矩”

1.2.2 解析“Zernike矩”

1.3 圖像的邊緣檢測

1.3.1 運用一階微分算子檢測圖像邊緣

1.3.2 運用二階微分算子檢測圖像邊緣

1.3.3 基于Canny算子檢測圖像邊緣

1.3.4 基于SUSAN特征檢測算子的邊緣提取

1.3.5 基于小波變換模極大值的邊緣檢測

1.3.6 基于二維有限沖擊響應濾波器的特定角度邊緣檢測

1.3.7 基于多尺度形態學梯度的邊緣檢測

1.4 斑點特征檢測

1.4.1 勾畫“LoG斑點”

1.4.2 描繪“DoH斑點”

1.4.3 提取“Gilles斑點”

1.5 角點特征檢測

1.5.1 何謂“角點”

1.5.2 描繪“Harris角點”

1.5.3 例程一點通

1.5.4 融會貫通

1.6 尺度不變特征提取

1.6.1 SIFT特征提取

1.6.2 SURF算法

1.6.3 學以致用

第2章 細說“數字圖像理解”

2.1 圖像目標邊界描述

2.1.1 圖像邊界鏈碼表示法

2.1.2 例程一點通

2.1.3 融會貫通

2.2 圖像分割技術

2.2.1 什么是“圖像分割”

2.2.2 基于閾值的圖像分割

2.2.3 基于區域生長法的圖像分割

2.2.4 基于最大方差法灰度門限的圖像分割

2.2.5 基于K-means算法的圖像分割

2.3 圖像配準技術

2.3.1 縱覽“圖像配準”

2.3.2 構建“配準模型”

2.3.3 相似性測度

2.3.4 基于灰度的圖像配準

2.3.5 序貫相似性檢測算法

2.3.6 基于特征點的圖像配準

2.3.7 融會貫通

2.4 圖像融合技術

2.4.1 從“信息融合”說起

2.4.2 何謂“圖像融合”

2.4.3 縱覽“圖像融合方法”

2.4.4 例程一點通

2.4.5 學以致用

應用篇

第3章 品讀“典型應用實例”

3.1 圖像去噪技術及其實現

3.1.1 什么是“圖像的噪聲”

3.1.2 圖像去噪常用方法

3.2 圖像畸變校正技術及其實現

3.2.1 畸變產生的原因

3.2.2 畸變校正的基本原理

3.2.3 例程一點通

3.2.4 融會貫通

3.3 圖像拼接技術及其實現

3.3.1 全景圖

3.3.2

總結

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