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智能视觉感知
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智能视觉感知

作者：东北大学信息科学与工程学院
出版社：机械工业出版社出版时间：2024-05-01
开本： 16开 页数： 160
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智能视觉感知 版权信息

  • ISBN：9787111752400
  • 条形码：9787111752400 ; 978-7-111-75240-0
  • 装帧：平装-胶订
  • 册数：暂无
  • 重量：暂无
  • 所属分类：
    计算机/网络
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    计算机教材

智能视觉感知 本书特色

本书系统介绍了智能视觉感知的基础知识、典型方法和关键技术，读者可以从中了解该领域的基本理论方法与前沿进展，并能据此解决实际应用问题。
在讲解智能视觉感知知识的同时，也弘扬了社会主义核心价值观，坚定文化自信，推进工程技术的改革创新

智能视觉感知 内容简介

智能视觉感知是人工智能的重要组成部分。本书系统介绍了智能视觉感知领域的基础知识、典型方法和关键技术。本书共8章，第1章为绪论，第2~5章介绍二维视觉感知的关键技术，即图像生成与表示、图像滤波与增强、颜色与纹理分析、图像分割四部分内容；第6章介绍三维视觉感知；第7章介绍基于深度学习的视觉感知；第8章介绍视觉SLAM。读者可以从中了解智能视觉感知的基本理论方法与前沿进展，并能据此解决智能视觉应用中的实际问题。本书例题丰富多样，每章均有习题，并在书后附有参考文献；本书另配有相应的数字化课程，读者可登录网站（https：//wwwicourse163org/course/NEU-1465996192？from=searchPage&outVendor=zw_mooc_pcssjg_）观看每个知识点的微视频。 本书可作为自动化、人工智能、计算机科学、计算机应用、信号与信息处理、模式识别与智能系统等方向的大学本科或研究生的专业基础课教材，也可作为相关专业的远程教育课程教材，还可供从事智能视觉技术应用行业的科技工作者自学或科研参考。

智能视觉感知 目录

出版说明
前言
第1章绪论
11人类视觉
111人眼结构及成像特点
112视网膜感光细胞及光的波长
113视觉形成过程及特性
12计算机视觉
121计算机视觉的概念及意义
122相关学科的区别和联系
13基于深度学习的智能视觉感知
技术
131深度学习
132常见的智能视觉感知技术
14智能视觉感知的应用语言与
软件
15智能视觉感知的应用
16内容安排
17本章小结
习题
第2章图像生成与表示
21不同性质的电磁波
22成像设备
221CCD相机
222视频摄像机
223多光谱成像设备
224光场相机
23数字图像
231数字图像的定义
232几种不同类型的图像
24摄像机标定
241摄像机标定的概念和意义
242摄像机标定分类
243摄像机成像坐标系
244摄像机成像模型
25从二维图像到三维结构
26其他类型的视觉传感器
261测微密度计
262X射线
263磁共振
264三维扫描仪
27本章小结
习题
第3章图像滤波与增强
31图像处理
311改善图像质量
312检测低层特征
32灰度级映射
321亮度调整
322图像求反
323动态范围压缩
324对比度增强
33去噪滤波
331常见的噪声
332滤波的工作原理
333几种主要的滤波
34图像平滑
341均值滤波
342高斯滤波
343自适应平滑滤波
35边缘检测
351人类视觉边缘检测
352LOG边缘检测器
353Canny边缘检测器
36卷积
361模板运算定义
362卷积运算
37本章小结
习题
第4章颜色与纹理分析
41颜色物理学
411感测被照物体
412感受器的敏感性
42基色系统
421RGB基色系统
422CMY基色系统
423HSV基色系统
424HSI基色系统
425LAB基色系统
43明暗分析
431单一光源的照射
432漫反射
433镜面反射法
434随距离变大而变暗
435人类的色感机制
44纹理与描述
441纹理特征的概念
442纹理特征的主要应用
45测量纹理特征
451边缘密度与方向
452局部二值分解
453共生矩阵和特征
454Laws纹理能量测度
455自相关和功率谱
46纹理分割
47本章小结
习题
第5章图像分割
51区域分割
511聚类方法
512区域增长法
52区域表示
521覆盖图
522标记图像
523边界编码
524四叉树
525特征表
53轮廓分割
531区域边界跟踪
532Canny边缘检测和连接
533相邻连贯的边缘生成曲线
534用霍夫变换检测直线和圆弧
54线段拟合模型
541直线拟合
542参数的封闭解
543拟合中存在的问题
55运动一致性分割
551时空边界
552运动轨迹聚类
56本章小结
习题
第6章三维视觉感知
61三维视觉概述
611三维视觉的主要方法
612与三维视觉感知相关的软硬件
系统
613三维视觉计算需要满足的条件
623D仿射变换
621坐标系
622平移
623缩放
624旋转
625基于刚体变换的比对
63摄像机成像模型
631模型的介绍
632透视变换矩阵
633正交投影与弱透视投影
634基于多摄像机的成像模型
64双目视觉
641双目成像和视差
642双目视觉的相机标定
643立体匹配
65结构光
651结构光的概念和工作原理
652结构光的分类
653相移法
66三维重建
6613D数据获取
662图像配准
663基于泊松方程的表面重建
664优化
665三维重建常见算法
67本章小结
习题
第7章基于深度学习的视觉感知
71深度学习简介
711人工神经网络
712深度学习的概念
72人工智能与深度学习
721图灵测试问题
722深度学习带动人工智能发展
73机器学习
731常见的概念
732经典的机器学习方法
74智能视觉感知任务与深度
学习
741颜色
742纹理
743形状
75深度学习基本原理
751基本原理
752深度学习和神经网络的区别和
联系
76深度学习常见模型
761深度卷积神经网络
762深度置信网络
763卷积玻尔兹曼机
764自编码器
77深度学习开发框架与视觉
应用
771深度学习开发框架
772深度学习视觉应用
78本章小结
习题
第8章视觉SLAM
81ROS操作系统
811ROS的概念
812ROS特点
813ROS版本选择
82经典视觉SLAM框架
821SLAM的概念和分类
822视觉SLAM框架
83三维空间刚体运动
831旋转矩阵和旋转向量
832欧拉角
833四元数
834相似、仿射、射影变换
84位姿估计
841位姿估计的研究意义
842常见的方法
85点云配准
851粗配准方案
852精配准方案
853结合法
86本章小结
习题
参考文献
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