MATLAB计算机视觉与深度学习实战(第2版)

图书标准信息

• 作者 作者
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2024-05
• 版次 2
• ISBN 9787121475733
• 定价 128.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 页数 400页
• 字数 560千字

【内容简介】

本书详细讲解了29个实用的MATLAB计算机视觉与深度学习实战案例（含可运行程序），涉及图像去雾、答题卡识别、图像分割、肝脏影像辅助分割系统、人脸二维码编解码系统、英文印刷体字符识别、图像融合、全景图像拼接、图像压缩和重建、视频处理工具、运动目标检测、路面裂缝检测识别系统、车流量计数、三维网格模型特征点提取、数字水印、图像水印、辅助自动驾驶、汽车目标检测、手写数字识别、以图搜图、验证码识别、图像生成、影像识别、物体识别、图像校正、时间序列分析、交通目标检测、智能问答等，还讲解了深度神经网络的拆分、编辑、重构等多项重要技术及应用，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应用方面。

工欲善其事，必先利其器。本书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，并以MATLAB为工具详细讲解了实验的核心程序，涉及DeepLearning Toolbox、TensorFlow、Keras、Java等。通过对这些程序的阅读、理解和仿真运行，读者可以更加深刻地理解图像处理的相关知识，并且更加熟练地掌握计算机视觉及深度学习在不同领域中的应用。

本书以案例为基础，结构紧凑，内容深入浅出，实验简单高效，适合高等院校计算机、通信和自动化等相关专业的教师、本科生、研究生，以及计算机视觉工程人员阅读和参考。

【作者简介】

"——刘衍琦
技术图书主编，拥有企业、研究所、高校从业经历，长期从事大数据和人工智能实践应用相关工作，主要涉及机器学、计算机视觉和自然语言处理等领域。曾主持和参与多个科研项目，已出版十余部图书，拥有多项专利。

——王小超
天津大学副教授，硕士生导师，大连理工大学博士，北京航空航天大学计算机学院博士后，中国计算机学会会员，天津市131创新型人才培养工程第三层次人才。研究方向为图形图像处理，发表30多篇，主持完成自然科学项目1项。

——詹福宇
博士，于西北大学航空学院飞行器设计专业，四川省特聘专家，自贡市“盐都百千万英才计划”青年拔尖人才，现任中电科航空电子有限公司无人机领域技术专家，中电科特种飞机系统工程有限公司"

精彩书评：

"本书集成了基础案例和视觉识别、检索方面的工程应用，从实际项目的角度详述了算法构思、编程实践和项目部署，为读者提供了一套好用的知识点编程调试和工程复用方法，具备很高的实用价值。
——刘升  大连理工大学教授、大连理工大学几何计算与智能媒体技术研究所所长

这是一本专注于实际案例的图书，浅显易懂地介绍了多个视觉应用场景中的算法构建、编程实践及成效评估，还深入探讨了研发过程中的常见挑战及应对策略，内容丰富，案例紧贴实际需求，无论是新手还是有经验的开发者，均能从中受益良多。
——王辉  石家庄铁道大学教授

本书以实战案例为核心，涵盖了计算机视觉领域的众多要点，贴合了将理论与实践相结合进行程序开发的需求。书中通过众多实用案例详尽阐述了计算机视觉的理论基础、方、技术细节和应用实践，集成了编者在视觉应用开发方面的深厚技术积累。本书条理清晰、浅显易懂，是和专业人士的宝贵参资料。
——胡建  东北电力大学教授、“信息与计算科学”重量专业负责人

这是一本深入浅出、实战强的图书，它通过丰富的实战案例，帮助读者深入理解如何将理论知识应用于实际场景。无论你是初学者还是有基础的开发者，本书都将为你提供宝贵的指导和帮助。相信本书会成为你在计算机视觉与深度学领域的得力助手。
——王刚  电子科技大学信息与通信工程学院副教授

本书对计算机视觉和深度学的相关知识进行了深入讲解，案例丰富，实用强。通过本书的引导，读者能够深入了解各种算法和模型的基本和应用场景，并将这些知识应用到实际项目中。本书作者团队拥有深厚的学术背景和丰富的实践经验，在计算机视觉与深度学领域有的成和影响力。通过阅读本书，读者还将有机会接触到该领域的专家，并从他们的经验和见解中受益。
——薛远奎  中电科特种飞机系统工程有限公司工程师、无人机智能控制方向专家

本书深入讲解了计算机视觉分析技术及其在工程上的应用，以及各类应用场景下的算法设计和编程实现。本书将理论讲解与案例实践相结合，囊括了行业经验、项目作、算法详解，可为读者提供快速掌握应用开发与设计的便捷路径。
——  高德地图算法专家"

【目录】

第1章基于图像增强方法的图像去雾技术

1.1案例背景

1.2空域图像增强

1.3直方图均衡化

1.4程序实现

1.4.1设计GUI

1.4.2全局直方图均衡化处理

1.4.3对比度的自适应直方图均衡化处理

1.4.4Retinex增强处理

1.4.5方法评测

第2章基于Hough变换的答题卡识别

2.1案例背景

2.22图像二值化

2.3倾斜校正

2.4图像分割

2.5程序实现

……