包郵計算機視覺系統(tǒng)設計及顯著性算法研究

作者：徐海波

出版社：上海交通大學出版社出版時間：2017-12-01

開本：其他頁數(shù)： 144

本類榜單：計算機/網(wǎng)絡銷量榜

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版權信息
本書特色
內(nèi)容簡介
目錄

計算機視覺系統(tǒng)設計及顯著性算法研究版權信息

ISBN：9787313222602
條形碼：9787313222602 ; 978-7-313-22260-2
裝幀：平裝-膠訂
冊數(shù)：暫無
重量：暫無
所屬分類：
計算機/網(wǎng)絡
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程序設計
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其他

計算機視覺系統(tǒng)設計及顯著性算法研究本書特色

《計算機視覺系統(tǒng)設計及顯著性算法研究》主要針對自然圖像中的顯著性區(qū)域進行高效檢測，在*程度上實現(xiàn)模擬人類視覺的任務。主要內(nèi)容包括圖像處理的發(fā)展趨勢及基本算法如立體視覺模型等，*下焊接條件下視覺系統(tǒng)的設計要求與設計過程；視覺顯著性算法的發(fā)展趨勢，幾類比較核心的視覺顯著性算法，如基于分數(shù)階傅里葉變換的顯著性檢測算法、基于井節(jié)點傳播的可判別顯著性檢測框架等。《計算機視覺系統(tǒng)設計及顯著性算法研究》適用于自動化、計算機領域有關圖像檢測、模式識別等方向的研究者及青年學者參考與學習。

計算機視覺系統(tǒng)設計及顯著性算法研究內(nèi)容簡介

本書主要面向與機器視覺模式識別領域的學者，主要介紹了機器視覺系統(tǒng)的原理及設計方法，同時對顯著性算法進行了研究討論與典型算法例舉。本書整體上分為兩大部分，①機器視覺系統(tǒng)設計，②視覺顯著性算法研究。本書提出一種基于圖的顯著性傳播算法解決復雜背景下的顯著性檢測問題。對于RGB圖像檢測而言，現(xiàn)有的聯(lián)合顯著性檢測模型并未考慮圖像內(nèi)部所隱藏的深度信息，本書在充分考慮深度信息的基礎上，提出一種迭代的算法框架解決聯(lián)合顯著性檢測問題。很后本書利用深度顯著性網(wǎng)絡與完整圖上種子傳播相結合的框架提取聯(lián)合顯著性特征，以像素級精度解決顯著性目標的準確定位及目標邊界模糊等問題。

計算機視覺系統(tǒng)設計及顯著性算法研究目錄

*章緒論
1．1 計算機視覺系統(tǒng)的研究背景和存在的問題
1．1．1 研究現(xiàn)狀
1．1．2 存在的問題
1．2 視覺顯著性算法的具體應用

2章視覺系統(tǒng)原理及設計
2．1 計算機視覺的基本概念
2．1．1 計算機視覺系統(tǒng)現(xiàn)狀
2．1．2 計算機視覺的具體應用技*
2．2 雙目立體視覺研究現(xiàn)狀
2．2．1 國外研究現(xiàn)狀
2．2．2 *研究現(xiàn)狀
2．2．3 雙目立體視覺模塊
2．3 雙目立體視覺的數(shù)學模型
2．3．1 針孔成像原理
2．3．2 成像過程中的坐標系
2．3．3 線性成像模型
2．4 攝像機非線性模型
2．4．1 徑向畸變與切向畸變
2．4．2 非線性成像過程
2．4．3 歸一化坐標的引入
2．4．4 完整的非線性成像數(shù)學模型
2．5 雙攝像機立體視覺模型
2．5．1 三維坐標的幾何求解
2．5．2 理想投影點的歸一化坐標
2．5．3 幾何求距
2．6 圖像預處理
2．6．1 背景估計
2．6．2 背景差分與亮度調節(jié)
2．6．3 直方圖修正
2．6．4 圖像*滑
2．6．5 實驗結果及分析
2．7 攝像機標定
2．7．1 攝像機的標定方法
2．7．2 雙目立體視覺系統(tǒng)的標定
2．7．3 立體標定
2．8 視覺系統(tǒng)目標與設計
2．8．1 視覺系統(tǒng)的硬件*臺和軟件*臺
2．9 視覺系統(tǒng)的詳細設計
2．9．1 圖像采集與顯示
2．9．2 視頻采集卡的初始化設置
2．9．3 視頻采集卡的采集設置
2．9．4 雙目匹配
2．9．5 三維坐標的計算
2．9．6 視覺系統(tǒng)軟件界面介紹
2．10 構造路徑
2．10．1 可視圖的基本原理
2．10．2 新地圖的產(chǎn)生

3章基于二維分數(shù)階傅里葉變換的顯著性模型描述
3．1 尺度空間基本概念
3．1．1 空間及尺度空間的建立
3．1．2 尺度空間的要求
3．1．3 尺度空間的離散形式
3．2 顯著性檢測算子的生成算法
3．3 重復模式分離算法
3．4 二維分數(shù)階傅里葉變換數(shù)學模型
3．4．1 離散二維分數(shù)階傅里葉變換
3．4．2 二維離散分數(shù)階傅里葉變換的數(shù)學模型
3．4．3 離散FrFT階數(shù)與圖像信息熵的關系分析
3．5 FrFT的顯著性圖生成模型
3．5．1 顯著性圖SM模型
3．5．2 *優(yōu)化問題
3．6 仿真實驗
3．6．1 噪聲敏感度
3．6．2 定量比較
3．6．3 對心理學模式的響應
3．6．4 預測人眼注意力
3．6．5 分類圖像下算法性能對比

4章復雜背景下顯著性目標的檢測
4．1 概述
4．2 基于顯著性傳播算法
4．2．1 判別式相似性度量
4．2．2 分布導向背景
4．2．3 井節(jié)點的顯著性傳播
4．2．4 顯著性特征細化
4．3 實驗結果
4．3．1 參數(shù)和評價指標
4．3．2 定量結果
4．3．3 結果的定性分析
4．3．4 算法運行時間對比
4．3．5 局限性分析
參考文獻
索引
后記

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