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深度學習
電子信息前沿技術叢書圖像工程技術選編(二) 版權信息
- ISBN：9787302542308
- 條形碼：9787302542308 ; 978-7-302-54230-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
電子信息前沿技術叢書圖像工程技術選編(二) 本書特色
本書是《圖像工程技術選編》之二，另選取了九類當前得到廣泛使用的圖像技術給予介紹。對每類技術，先對其中的基本概念、工作的基本原理、過程的基本步驟給予概括介紹，以幫助了解和學習該類技術；接下來介紹幾種具體實現技術功能的典型方法作為示例，以了解該類技術過程的特點，幫助達到有效運用該類技術進行圖像加工的目的；*后介紹一些近年來在相關技術方面發表的文獻，總結歸納它們的特點，以幫助深入開展進一步的工作。
電子信息前沿技術叢書圖像工程技術選編(二) 內容簡介
本書是《圖像工程技術選編》之二，另選取了九類當前得到廣泛使用的圖像技術給予介紹。對每類技術，先對其中的基本概念、工作的基本原理、過程的基本步驟給予概括介紹，以幫助了解和學習該類技術；接下來介紹幾種具體實現技術功能的典型方法作為示例，以了解該類技術過程的特點，幫助達到有效運用該類技術進行圖像加工的目的；很后介紹一些近年來在相關技術方面發表的文獻，總結歸納它們的特點，以幫助深入開展進一步的工作。
電子信息前沿技術叢書圖像工程技術選編(二) 目錄
目錄
第0章引言
0.1圖像技術
0.1.1圖像工程
0.1.2圖像技術分類
0.2本書特點
0.2.1寫作動機
0.2.2選材內容
0.2.3結構安排
第1章聚焦棧成像
1.1聚焦棧圖像的定義
1.2聚焦棧的采集
1.3基于聚焦棧的光場重建
1.3.1光場的采集方式
1.3.2聚焦棧光場重建算法
回顧 1.3.3聚焦棧與光場的線性
成像模型 1.3.4基于線性成像模型的迭代
濾波反投影光場重建 1.3.5實驗與分析 1.4聚焦棧全清晰成像 1.4.1算法框架 1.4.2*大梯度流 1.4.3種子點提取 1.4.4全聚焦合成 1.4.5全清晰成像實驗及
對比
1.5近期文獻分類總結 第2章圖像去模糊 2.1圖像去模糊概述 2.1.1通用圖像退化模型 2.1.2模糊退化 2.1.3模糊核估計 2.2經典去模糊方法 2.2.1逆濾波 2.2.2維納濾波 2.2.3有約束*小平方恢復 2.3估計運動模糊核 2.3.1快速盲反卷積 2.3.2基于CNN的方法 2.4低分辨率圖像去模糊 2.4.1網絡結構 2.4.2損失函數設計 2.4.3多類生成對抗網絡 2.5近期文獻分類總結 第3章圖像去霧 3.1圖像去霧方法概述 3.2暗通道先驗去霧算法 3.2.1大氣散射模型 3.2.2暗通道先驗模型 3.2.3實用中的一些問題 3.3改進思路和方法 3.3.1大氣光區域確定 3.3.2大氣光值校正 3.3.3尺度自適應 3.3.4大氣透射率估計 3.3.5濃霧圖像去霧 3.4改善失真的綜合算法 3.4.1綜合算法流程 3.4.2T空間轉換 3.4.3透射率空間的大氣散
射圖 3.4.4天空區域檢測 3.4.5對比度增強 3.5去霧效果評價 3.5.1客觀評價指標 3.5.2主客觀結合的評價
實例 3.6近期文獻分類總結 第4章顯著性目標檢測 4.1顯著性概述 4.2顯著性檢測 4.3基于對比度提取顯著性
區域 4.3.1基于對比度幅值 4.3.2基于對比度分布 4.3.3基于*小方向對比度 4.3.4顯著性目標分割和
評價 4.4基于背景先驗提取顯著性
區域 4.4.1相似距離 4.4.2*小柵欄距離的近似
計算 4.4.3流水驅動的顯著性區
域檢測 4.4.4定位目標候選區域 4.5基于*穩定區域提取顯
著性區域 4.6近期文獻分類總結
第5章基于圖像的生物特征識別 5.1生物特征識別概述 5.1.1生物特征模態 5.1.2生物特征識別系統 5.1.3生物特征識別的評價
方法 5.2人臉識別 5.2.1人臉檢測 5.2.2人臉特征提取 5.2.3人臉識別數據庫 5.3指紋識別 5.3.1指紋的結構與特征 5.3.2指紋識別方法 5.3.3指紋數據庫 5.4虹膜識別 5.4.1虹膜分割 5.4.2虹膜特征提取 5.4.3虹膜數據庫 5.5步態識別 5.5.1基于人工設計特征的
步態識別 5.5.2基于深度學習的步態
識別 5.5.3步態數據庫 5.6近期文獻分類總結 第6章人臉三維重建 6.1人臉三維重建概述 6.1.1基于從陰影恢復形狀
的人臉三維重建 6.1.2基于統計模型的人臉
三維重建 6.1.3基于從運動恢復結構
的人臉三維重建 6.2基于光照錐恢復的人臉三維
重建 6.2.1問題的建模 6.2.2求解步驟 6.2.3重建結果 6.2.4人臉對稱性的應用 6.3基于統計模型的人臉三維
重建 6.3.1三維形變模型
（3DMM） 6.3.2基于球諧波光照模型
的重建方法 6.3.3基于徑向基函數快速
三維重建方法 6.4基于運動視頻序列的人臉
三維重建 6.5基于深度學習的人臉三維
重建 6.5.1結合3DMM的深度學習
重建方法 6.5.2深度學習模型直接回歸
人臉三維模型 6.6近期文獻分類總結 第7章基于深度圖的手勢交互 7.1手勢交互概述 7.1.1基于深度圖的手部姿態
估計 7.1.2動態手勢識別 7.2基于姿態引導結構化區域集成
網絡的手部姿態估計 7.2.1數據集及評價指標 7.2.2區域集成網絡 7.2.3姿態引導的結構化區域
集成網絡 7.3基于骨架的動態手勢識別 7.3.1動態手勢識別技術
概要 7.3.2運動特征增強網絡 7.3.3實驗結果分析 7.4近期文獻分類總結 第8章同時定位與制圖 8.1視覺SLAM概述 8.2視覺SLAM系統實現 8.2.1數據端的預處理 8.2.2視覺里程計 8.3結合機器學習的姿態優化與
語義建圖 8.3.1基于Faster RCNN
優化 8.3.2姿態估計分析 8.3.3語義重建 8.3.4定位演示 8.4近期文獻分類總結 第9章圖像釋意 9.1圖像釋意概述 9.1.1圖像釋意數據集和
數據預處理 9.1.2圖像釋意的生成方式
及評測指標 9.1.3圖像釋意發展的三個
階段 9.2基于傳統方法的圖像釋意
模型 9.2.1基于語言模板的模型 9.2.2基于檢索的模型 9.2.3傳統生成式模型 9.3基于編碼器解碼器模型的
圖像釋意 9.3.1模型的損失函數 9.3.2編碼器解碼器模型
結構 9.3.3基于注意力機制的
模型 9.3.4編碼器解碼器模型的
分支 9.4圖像釋意模型性能對比 9.5近期文獻分類總結 參考文獻 術語索引
回顧 1.3.3聚焦棧與光場的線性
成像模型 1.3.4基于線性成像模型的迭代
濾波反投影光場重建 1.3.5實驗與分析 1.4聚焦棧全清晰成像 1.4.1算法框架 1.4.2*大梯度流 1.4.3種子點提取 1.4.4全聚焦合成 1.4.5全清晰成像實驗及
對比
1.5近期文獻分類總結 第2章圖像去模糊 2.1圖像去模糊概述 2.1.1通用圖像退化模型 2.1.2模糊退化 2.1.3模糊核估計 2.2經典去模糊方法 2.2.1逆濾波 2.2.2維納濾波 2.2.3有約束*小平方恢復 2.3估計運動模糊核 2.3.1快速盲反卷積 2.3.2基于CNN的方法 2.4低分辨率圖像去模糊 2.4.1網絡結構 2.4.2損失函數設計 2.4.3多類生成對抗網絡 2.5近期文獻分類總結 第3章圖像去霧 3.1圖像去霧方法概述 3.2暗通道先驗去霧算法 3.2.1大氣散射模型 3.2.2暗通道先驗模型 3.2.3實用中的一些問題 3.3改進思路和方法 3.3.1大氣光區域確定 3.3.2大氣光值校正 3.3.3尺度自適應 3.3.4大氣透射率估計 3.3.5濃霧圖像去霧 3.4改善失真的綜合算法 3.4.1綜合算法流程 3.4.2T空間轉換 3.4.3透射率空間的大氣散
射圖 3.4.4天空區域檢測 3.4.5對比度增強 3.5去霧效果評價 3.5.1客觀評價指標 3.5.2主客觀結合的評價
實例 3.6近期文獻分類總結 第4章顯著性目標檢測 4.1顯著性概述 4.2顯著性檢測 4.3基于對比度提取顯著性
區域 4.3.1基于對比度幅值 4.3.2基于對比度分布 4.3.3基于*小方向對比度 4.3.4顯著性目標分割和
評價 4.4基于背景先驗提取顯著性
區域 4.4.1相似距離 4.4.2*小柵欄距離的近似
計算 4.4.3流水驅動的顯著性區
域檢測 4.4.4定位目標候選區域 4.5基于*穩定區域提取顯
著性區域 4.6近期文獻分類總結
第5章基于圖像的生物特征識別 5.1生物特征識別概述 5.1.1生物特征模態 5.1.2生物特征識別系統 5.1.3生物特征識別的評價
方法 5.2人臉識別 5.2.1人臉檢測 5.2.2人臉特征提取 5.2.3人臉識別數據庫 5.3指紋識別 5.3.1指紋的結構與特征 5.3.2指紋識別方法 5.3.3指紋數據庫 5.4虹膜識別 5.4.1虹膜分割 5.4.2虹膜特征提取 5.4.3虹膜數據庫 5.5步態識別 5.5.1基于人工設計特征的
步態識別 5.5.2基于深度學習的步態
識別 5.5.3步態數據庫 5.6近期文獻分類總結 第6章人臉三維重建 6.1人臉三維重建概述 6.1.1基于從陰影恢復形狀
的人臉三維重建 6.1.2基于統計模型的人臉
三維重建 6.1.3基于從運動恢復結構
的人臉三維重建 6.2基于光照錐恢復的人臉三維
重建 6.2.1問題的建模 6.2.2求解步驟 6.2.3重建結果 6.2.4人臉對稱性的應用 6.3基于統計模型的人臉三維
重建 6.3.1三維形變模型
（3DMM） 6.3.2基于球諧波光照模型
的重建方法 6.3.3基于徑向基函數快速
三維重建方法 6.4基于運動視頻序列的人臉
三維重建 6.5基于深度學習的人臉三維
重建 6.5.1結合3DMM的深度學習
重建方法 6.5.2深度學習模型直接回歸
人臉三維模型 6.6近期文獻分類總結 第7章基于深度圖的手勢交互 7.1手勢交互概述 7.1.1基于深度圖的手部姿態
估計 7.1.2動態手勢識別 7.2基于姿態引導結構化區域集成
網絡的手部姿態估計 7.2.1數據集及評價指標 7.2.2區域集成網絡 7.2.3姿態引導的結構化區域
集成網絡 7.3基于骨架的動態手勢識別 7.3.1動態手勢識別技術
概要 7.3.2運動特征增強網絡 7.3.3實驗結果分析 7.4近期文獻分類總結 第8章同時定位與制圖 8.1視覺SLAM概述 8.2視覺SLAM系統實現 8.2.1數據端的預處理 8.2.2視覺里程計 8.3結合機器學習的姿態優化與
語義建圖 8.3.1基于Faster RCNN
優化 8.3.2姿態估計分析 8.3.3語義重建 8.3.4定位演示 8.4近期文獻分類總結 第9章圖像釋意 9.1圖像釋意概述 9.1.1圖像釋意數據集和
數據預處理 9.1.2圖像釋意的生成方式
及評測指標 9.1.3圖像釋意發展的三個
階段 9.2基于傳統方法的圖像釋意
模型 9.2.1基于語言模板的模型 9.2.2基于檢索的模型 9.2.3傳統生成式模型 9.3基于編碼器解碼器模型的
圖像釋意 9.3.1模型的損失函數 9.3.2編碼器解碼器模型
結構 9.3.3基于注意力機制的
模型 9.3.4編碼器解碼器模型的
分支 9.4圖像釋意模型性能對比 9.5近期文獻分類總結 參考文獻 術語索引
展開全部
電子信息前沿技術叢書圖像工程技術選編(二) 作者簡介
章毓晉1989年獲比利時列日大學應用科學博士學位。1989年至1993年為荷蘭德爾夫特大學博士后及研究人員。從1993年到中國北京清華大學工作，1997年被聘為教授，1998年被評為博士生導師。2014年成為教學科研系列長聘教授。2003年學術休假期間同時被聘為新加坡南洋理工大學訪問教授。 在清華大學，先后開出并講授10多門本科生和研究生課程。在南洋理工大學，開出并講授過研究生課程：“現代圖像分析（英語）”。已出版了圖像工程系列教材第1版、第2版、第3版和第4版等教材，以及專著《圖象分割》，《基于內容的視覺信息檢索》，《基于子空間的人臉識別》，編著了《英漢圖像工程辭典》（第1版和第2版）和《圖像工程技術選編》，主編了《Advances in Image and Video Segmentation》，《Semantic-Based Visual Information Retrieval》，《Advances in Face Image Analysis: Techniques and Technologies》。
現為中國圖象圖形學學會副理事長；國際電氣電子工程師協會（IEEE）高級會員；國際光學工程協會
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