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88 九品

仅1件

江西赣州
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作者马莉、范影乐 著

出版社科学出版社

出版时间2009-09

版次1

装帧平装

货号BP3

上书时间2022-05-21

德艺书苑

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党史资料丛刊1979.1 (中国共产党纲领:1921年。黄玠然:六大前后。张纪恩:周恩来上海革命活动。刘晓、王尧山:上海地下党恢复重建。张达平、李子明:新四军上海办事处。羊牧之:所知的瞿秋白。张静如:伍豪启事。邵维正:党一大召开日期考证。章祖荣:一大代表人数说法。蔡林:党的纪念日七一由来。蒋钤:对瞿秋白的评价问题。吴贵芳:一大后中央局机关和二大会址。东方旅社和二十三烈士)
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南康文史14 中国南康百家姓和谐城姓氏文化研究专辑之一(收集了49个姓氏的渊源:王姓、邓姓、叶姓、申姓、卢姓、刘姓、朱姓、江姓、阳姓、杨姓、李姓、邱姓、巫姓、严姓、何姓、吴姓、张姓、陈姓、宋姓、周姓、邹姓、林姓、罗姓、明姓、范姓、胡姓、钟姓、赵姓、段姓、高姓、郭姓、殷姓、曹姓、萧姓、梁姓、康姓、彭姓、蒋姓、曾姓、谢姓、董姓、赖姓、蓝、蒙、蔡、廖、黎、潘姓)
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烽火赣粤边:纪念赣南支队成立五十周年 (刘建华:坚持斗争。戴耀。张定:坚持油山斗争。梁奋:大来学习班。李方:油山枪声。刘南文:奔五岭。陈克:梅岭武工队。叶新民:油山武工队。黄玉井:刘司令员。杨子祥:崇余康大队。吴冷:挺进赣南。沈运秀:狗耳坑。杨子江。延村地下武装。华明亮:游击队。董济南:锡公教我。康昕彧:后勤。李含芳:正坪、荷树坳战斗。林德志、何虹:斗争、解放。肖廷翔:赣粤湘边。张若海:医疗站)
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发现欧潭:欧潭文化与文化欧潭
发现欧潭:欧潭文化与文化欧潭 ¥36.00

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品相描述:九品
图书标准信息
  • 作者 马莉、范影乐 著
  • 出版社 科学出版社
  • 出版时间 2009-09
  • 版次 1
  • ISBN 9787030256324
  • 定价 45.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 231页
  • 字数 291千字
  • 正文语种 简体中文
  • 丛书 信息科学理论与应用
【内容简介】
  目前科学技术发展的一个重要方向就是机器视觉。纹理图像分析作为机器视觉系统的重要基础技术,在图像目标识别、跟踪和图像内容理解方面起到越来越重要的作用。机器视觉中纹理图像分析的任务是用计算机技术模拟人类的视觉功能,对纹理图像建模、处理和理解。《纹理图像分析》深入、系统地阐述图像纹理的描述方法、纹理建模的基本理论和技术、纹理特征的提取和纹理分析技术的应用。全书分为三个部分:基础理论、纹理分析应用技术和纹理分析的应用。基础部分介绍了常用的纹理描述模型;纹理分析应用技术包括特征提取、纹理分割、纹理分类、纹理合成;纹理分析应用部分主要介绍纹理分析在医学影像疾病诊断、图像检索、目标识别和工业在线检测中的应用。
  《纹理图像分析》所涉及的内容及讨论的深度适合电子科学与工程、控制理论与控制工程、计算机科学与技术、仪器科学与技术以及相关专业的研究生、高年级本科生,可作为教材或教学参考书,也可供从事与图像纹理分析相关的科研和工程技术人员参考。
【目录】
前言
第1章概述
1.1纹理图像分析概述
1.2纹理分析技术发展历史与现状
1.3纹理分析的应用领域
1.4前景与展望
参考文献

第2章基于区域的纹理描述
2.1结构法纹理描述
2.1.1基于结构的纹理表示
2.1.2纹理基元模型
2.2统计法纹理描述
2.2.1基于一阶统计的纹理描述
2.2.2基于边缘纹理直方图描述
2.2.3灰度共生矩阵
2.2.4自相关函数
2.2.5Laws纹理能量描述
2.3基于模型的纹理表示
2.3.1基本术语与概念
2.3.2GibbsMRF随机场纹理模型
2.3.3二维自回归函数
2.3.4纹理的非参数模型
参考文献

第3章基于信号处理方法的纹理描述
3.1纹理的周期性
3.2空域/频域滤波器
3.3频谱分析法
3.4Gabor滤波器
3.5基于小波分解的多尺度特征
参考文献

第4章纹理特征提取和选择
4.1概述
4.2纹理特征度量
4.2.1距离度量
4.2.2概率距离度量
4.2.3熵函数度量
4.3纹理特征选择
4.3.1基于主成分分析的纹理特征选择
4.3.2基于独立成分分析的纹理特征选择
4.4纹理特征评价
4.4.1纹理特征评价函数
4.4.2纹理特征选择策略
4.4.3纹理特征选择应用
4.5纹理特征不变性分析
4.5.1纹理特征与坐标系统
4.5.2平移不变性与矩不变特征
4.5.3纹理特征的尺度和旋转不变性
参考文献

第5章纹理分割技术
5.1纹理分割概述
5.1.1常用纹理分割技术概述
5.1.2纹理分割的主要过程
5.1.3纹理分割的应用
5.2区域生长法
5.2.1种子像素的选取
5.2.2区域生长准则
5.3分裂与合并
5.4聚类法
5.4.1基本原理
5.4.2应用实例
5.5神经网络方法
5.5.1常用神经网络结构和原理
5.5.2无监督神经网络在纹理分割中应用
5.5.3监督式神经网络在纹理分割中应用
参考文献

第6章纹理分类
第7章纹理合成
第8章纹理分析在医学影像诊断中的应用
第9章基于纹理特征的图像分割
第10章基于纹理的图像检索
第11章基于纹理的目标识别
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