MATLAB计算机视觉与深度学习实战(第2版)
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江苏南京
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作者刘衍琦
出版社电子工业出版社
ISBN9787121475733
出版时间2024-05
版次1
装帧平装
开本其他
纸张胶版纸
页数400页
定价128元
货号SC:9787121475733
上书时间2024-04-30
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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，主要涉及机器学习、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，拥有多项国家专利。
——王小超
天津工业大学副教授，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，发表论文30多篇，主持完成国家自然科学基金项目1项。
——詹福宇
博士，毕业于西北工业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高级技术专家，中电科特种飞机系统工程有限公司"
主编推荐:
"——作者阵容强大，经验相当丰富。在本书主编中，刘衍琦是机器学习算法专家及视觉AI课程讲师，对图文识别、大规模以图搜图、数据感知和采集等进行过深入研究，并结合行业背景推动了一系列的工程化应用。王小超在3D视觉分析、图像水印、工业视觉测量应用、图像智能识别方面积累了丰富的项目实战经验。詹福宇擅长模型设计与分析，在计算机视觉处理方面积累了丰富的工程经验。
——本书案例丰富、实用、拓展性强。本书以案例的形式进行编写，充分强调案例的实用性及程序的可拓展性，所选案例均来自作者的日常研究及业务需求，每个案例都与实际课题相结合。另外，书中的每个案例程序都经过调试，作者为此编写了大量的测试代码。
——本书点面完美结合，兼顾不同需求的读者，涵盖了数字图像处理中几乎所有的基本模块，并涉及视频处理、配准拼接、数字水印、生物识别等高级图像处理方面的内容，全面讲解了基于MATLAB进行计算机视觉及深度学习应用的原理及方法。"
媒体评论:
"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。
——刘日升 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、方法论、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，是学生和专业人士的宝贵参考资料。
——胡建平 东北电力大学教授、“信息与计算科学”重量一流专业负责人
这是一本深入浅出、实战性强的图书，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一定基础的开发者，本书都将为你提供宝贵的指导和帮助。相信本书一定会成为你在计算机视觉与深度学习领域的得力助手。
——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习的相关知识进行了深入讲解，案例丰富，实用性强。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原理和应用场景，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习领域有一定的成就和影响力。通过阅读本书，读者还将有机会接触到该领域的高级专家，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高级工程师、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、项目操作、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。
——杨晶 高德地图算法专家"
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。
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
……
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