自适应图像处理算法及应用研究
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作者安凤平 等
出版社科学出版社
ISBN9787030629715
出版时间2019-11
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数181页
字数250千字
定价78元
货号SC:9787030629715
上书时间2024-12-23
商品详情
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内容简介:
图像成为人们对事物进行感知和认识的基本方式。可是，日常生活中人们接触或获取的各类图像一般都蕴含较为复杂的信息。图像处理算法尤其是自适应图像处理算法已成为图像处理和人工智能领域的一个研究热点。《自适应图像处理算法及应用研究》主要对二维经验模式分解(BEMD)、二维局域均值分解(BLMD)、深度学习及自适应小波算法进行研究和总结，使读者可以快速了解和掌握新的图像处理算法。主要内容包括：传统BEMD方法及相关理论基础；BEMD插值算法和端部效应消除算法；BEMD停止条件和模式混叠消除算法；BLMD算法；BEMD算法与BLMD算法的应用研究；基于深度学习的应用研究和基于自适应小波的图像加密应用研究。
目录:
前言
第1章 绪论
1.1 背景
1.2 BEMD理论国内外研究现状
1.2.1 插值方法及端部效应
1.2.2 停止条件及模式混叠
1.3 图像处理应用现状
1.3.1 图像去噪
1.3.2 图像特征提取
1.3.3 图像融合
第2章 传统BEMD方法及相关理论基础
2.1 引言
2.2 一维经验模式分解
2.3 BEMD方法
2.3.1 基本原理
2.3.2 极值点提取方法
2.3.3 二维插值技术
2.3.4 BEMD方法存在的主要问题
2.4 相关理论
2.4.1 支持向量机基本原理
2.4.2 粒子群算法基本原理
2.4.3 分形理论
2.4.4 镜像闭合
第3章 BEMD插值算法和端部效应消除算法
3.1 基于分形理论的BEMD插值算法
3.1.1 一维布朗运动
3.1.2 分形布朗函数
3.1.3 图像的分形特征
3.1.4 随机中点位移法
3.1.5 基于分形理论的BEMD插值算法
3.1.6 BEMD算法插值的具体实现过程
3.2 分形插值参数粒子群优化
3.3 BEMD算法分形粒子群插值实验分析
3.3.1 图像质量评价
3.3.2 实验分析
3.4 混沌粒子群优化的自适应支持向量机回归模型
3.4.1 支持向量机回归模型
3.4.2 混沌优化<
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