MATLAB計算機視覺與機器認知 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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編輯推薦

　　算法思想→建模過程→編程實現→GUI設計，理論與實戰並重，講透計算機視覺！

　　隨書附贈1.4GB的程序和數據，掃描書中的二維碼即可免費下載。

　　MATLAB中文論壇為本書設有專門的交流版塊，您有任何與本書有關的疑問，敬請來詢。

　　本書特點

　　作者陣容強大,互補優勢明顯

　　本書的主編、副主編大都在中國科學院、“985工程”大學國jia重點實驗室負責認知計算、係統建模、大數據分析、機器人技術應用軟件的研發工作,部分理論功底紮實、有實戰經驗的優秀博士及碩士研究生也參加瞭主要章節的編撰,做齣瞭卓有成效的貢獻,並形成瞭強大的作者梯隊和明顯的互補優勢。無論是有一定編程基礎的高校教師、科技工作者、算法工程師,還是相關學科專業的博士及碩士研究生、高年級大學生,都能通過閱讀本書有所收獲。

　　技術來源高端,閱讀價值較高

　　不同於其他算法類書籍,本書算法原理與編程技巧並重,同時也集成瞭中國科學院西部之光項目(XBBS201416)、國jia韆人計劃項目(Y474161)和深圳市基礎研究項目(JCYJ20150630114942260)等省部級、國jia級研發項目部分可公開的技術成果,這些技術成果涉及較高端的MATLAB混閤編程技術;不同於其他MATLAB書籍,本書講解的計算機視覺與機器認知算法模塊均結閤瞭圖形用戶界麵(GUI)設計,提供瞭直觀的界麵演示,這使得初學者入門更快,開發應用也更容易上手;zui後,不同於計算機視覺領域其他經典理論著作,本書文字力求通俗易懂,一層一層、循序漸進地幫讀者搭建思維大樓,閱讀價值較高。

　　程序代碼實用,原創性、可拓展性強

　　本書藉助MATLAB提供瞭實用價值較高的混編代碼實例,這些實例是基於作者在中國科學院西部之光項目(XBBS201416)、國jia韆人計劃項目(Y474161)和深圳市基礎研究項目(JCYJ20150630114942260)等的研究過程進行歸納總結的結果,大多數實例本身就是一個獨立的技術模塊,具有一定的原創性和可拓展性。作者在此無私分享瞭在上述省部級、國jia級項目研究過程中所積纍的算法設計思想和部分可公開的技術源代碼,這些程序代碼兼具實用性和原創性,開發者可以針對其工作中的定製化需求,在現有工作基礎上完成二次開發。

　　算法分層遞進,夯實數學基礎

　　計算機視覺與機器認知均為富有挑戰性和學科綜閤性的科學研究領域,其研究方法涉及泛函分析、代數幾何、概率統計、微分方程、zui優化等多個數學學科。龐大的數學方法體係正是計算機視覺技術的魔力所在,也是機器認知zui難跨越的障礙之一。本書以視頻識彆跟蹤的技術流程為主綫,算法分層遞進,讀者通過對書中理論與模型的閱讀和推導,可以更加全麵地瞭解這些關鍵視覺應用技術的相關數學問題、算法設計思想與數學建模過程。本書一層一層、循序漸進地解釋圖像分析處理、儀器字符識彆、機器故障診斷、視頻識彆跟蹤、目標理解描述等關鍵視覺技術的算法原理和算法實現流程中的數學思想。

內容簡介

MATLAB計算機視覺與機器認知

這是一本用 MATLAB演示計算機視覺原理的基礎理論著作,從最初等的視頻圖像轉換入手,層層遞進,理論與實戰並重但側重於實戰,藉助混閤編程及圖形用戶界麵(GUI)設計,以簡潔的方式展現瞭有一定挑戰性的視頻識彆、目標跟蹤、行為分析等關鍵視覺技術;同時擴展到機器認知層麵,介紹儀器字符識彆、機器故障診斷等有趣的應用,使讀者可以在最短的時間內完成入門、進階、精通與實戰的跨越。 本書主編、副主編均在中國科學院、“985工程”大學國傢重點實驗室從事智能算法設計與應用的研究,部分理論功底紮實的優秀研究生也參加瞭主要章節的編撰。

本書既可作為算法工程師、高校教師和廣大科技工作者的參考資料,也可作為高校相關專業的研究生教材和高年級大學生畢業設計的工具書。

作者簡介

　　王文峰中國科學院西部之光學者,中國自動化學會認知計算與係統專委會和中國人工智能學會認知係統與信息處理專委會委員,CSIP2016和ICISCE2017委員,SCI期刊PJOEs審稿專傢,國傢自然科學基金項目評審專傢,CV-MATH發起人。

　　阮俊虎西北農林科技大學香江學者,香港理工大學博士後;長期從事數據挖掘、優化理論的應用研究，是有一定國際影響力的物聯網與大數據專傢,曾受邀擔任多個SCI期刊的客座編委。

　　CV-MATH由計算機視覺和數學研究者構成的研究小組,作為第三主編的成員有(按姓氏拼音順序)何姣姣(昆明理工大學)、劉帥奇(河北大學)、馬海菲(廣東科技學院)、邵永勝(西安交通大學)、王平(南京航空航天大學)、伍鵬(長江大學)、餘維(湖北科技學院)、曾凡玉(電子科技大學)、張鋒(電子科技大學)、鄒輝(華僑大學)。

　　劉衍琦中國科學院計算所煙颱分所工程師,長期從事大規模圖像/聲紋/視頻檢索及其大數據應用,對以圖搜圖、圖文識彆進行過深入研究及應用,曾主編和參編《MATLAB計算機視覺與深度學習實戰》《MATLAB圖像與視頻處理實用案例詳解》等。

　　郭裕蘭國防科技大學電子科學學院教師,中國人工智能學會優秀博士學位論文獲得者,研究方嚮為三維視覺與模式識彆;已在TPAMI和IJCV等期刊及會議上發錶學術論文50餘篇,閤作齣版專著1部,擔任TPAMI等30餘個國際期刊的審稿專傢、AAAI等多個國際會議的程序委員會委員,以及IEEETPAMI期刊客座編輯。

　　王海洋中國科學院計算所網絡數據科學與技術重點實驗室工程師,長期從事數據采集、信息檢索、數據挖掘、情報分析等項目的架構和實施,負責和參與天璣團隊核心係統等戰略項目,開發的網絡信息采集軟件已被2000多傢企業使用。

內頁插圖

目錄

第1章 視頻圖像采集及讀取……………………………………………………………………1

1.1 視頻圖像采集 …………………………………………………………………………… 1

1.1.1 視頻生成技術 ………………………………………………………………………… 1

1.1.2 智能采集技術 ………………………………………………………………………… 1

1.2 視頻圖像讀取 …………………………………………………………………………… 8

1.2.1 視頻讀取函數 ………………………………………………………………………… 8

1.2.2 圖像讀取函數 ………………………………………………………………………… 10

1.2.3 視頻圖像轉換 ………………………………………………………………………… 23

第2章 視頻圖像變換及融閤 ………………………………………………………………… 32

2.1 視頻圖像變換 …………………………………………………………………………… 32

2.1.1 平移變換 ……………………………………………………………………………… 32

2.1.2 鏡像變換 ……………………………………………………………………………… 34

2.1.3 裁剪操作 ……………………………………………………………………………… 36

2.1.4 縮放操作 ……………………………………………………………………………… 38

2.1.5 鏇轉變換 ……………………………………………………………………………… 39

2.1.6 幾何變換 ……………………………………………………………………………… 40

2.1.7 鄰域操作 ……………………………………………………………………………… 42

2.2 視頻圖像融閤 …………………………………………………………………………… 57

2.2.1 算法思想 ……………………………………………………………………………… 57

2.2.2 算法實例 ……………………………………………………………………………… 58

第3章 視頻圖像噪聲及處理 ………………………………………………………………… 63

3.1 算法基本思想 …………………………………………………………………………… 63

3.2 噪聲均值濾波 …………………………………………………………………………… 64

3.2.1 數學建模 ……………………………………………………………………………… 64

3.2.2 編程實現 ……………………………………………………………………………… 65

3.3 噪聲中值濾波 …………………………………………………………………………… 65

3.3.1 數學建模 ……………………………………………………………………………… 65

3.3.2 編程實現 ……………………………………………………………………………… 66

3.4 小波閾值濾波 …………………………………………………………………………… 67

3.4.1 算法思想 ……………………………………………………………………………… 67

3.4.2 數學建模 ……………………………………………………………………………… 68

3.4.3 編程實現 ……………………………………………………………………………… 69

3.5 輪廓波變換 ……………………………………………………………………………… 70

3.5.1 算法設計 ……………………………………………………………………………… 70

3.5.2 算法實現 ……………………………………………………………………………… 72

3.5.3 代碼實例 ……………………………………………………………………………… 73

3.6 非局部均值濾波 ………………………………………………………………………… 75

3.6.1 算法設計 ……………………………………………………………………………… 75

3.6.2 算法實現 ……………………………………………………………………………… 77

第4章 視頻圖像閾值及分割 ………………………………………………………………… 93

4.1 圖像分割的基本概念 …………………………………………………………………… 93

4.1.1 圖像分割的定義 ……………………………………………………………………… 93

4.1.2 圖像分割算法分類 …………………………………………………………………… 94

4.2 邊緣檢測 ………………………………………………………………………………… 94

4.2.1 邊緣檢測概述 ………………………………………………………………………… 94

4.2.2 邊緣檢測梯度算法 …………………………………………………………………… 95

4.2.3 拉普拉斯算子 ………………………………………………………………………… 97

4.2.4 LoG 算子 ……………………………………………………………………………… 98

4.2.5 Canny算子 ……………………………………………………………………… …… 99

4.3 閾值分割 ………………………………………………………………………… …… 101

4.3.1 閾值分割介紹 …………………………………………………………………………101

4.3.2 全局閾值分割 …………………………………………………………………………103

4.3.3 動態閾值分割 …………………………………………………………………………109

4.4 區域生長及分割 …………………………………………………………………… … 114

4.4.1 區域生長的基本原理、步驟及流程圖……………………………………………… 114

4.4.2 生長準則和過程 ………………………………………………………………………115

4.4.3 區域分裂與閤並 ………………………………………………………………………119

第5章 圖像特徵計算及應用………………………………………………………………… 123

5.1 Haar-like特徵 ………………………………………………………………………… 123

5.1.1 Haar-like特徵的種類 ……………………………………………………………… 123

5.1.2 Haar-like特徵的計算 ……………………………………………………………… 124

5.1.3 Haar-like特徵的個數 ……………………………………………………………… 125

5.1.4 Haar-like特徵人臉檢測 …………………………………………………………… 125

5.2 Hog特徵 ………………………………………………………………………… …… 128

5.2.1 圖像的預處理 …………………………………………………………………………128

5.2.2 圖像的梯度…………………………………………………………………………… 128

5.2.3 圖像的滑動…………………………………………………………………………… 129

5.2.4 Hog特徵行人檢測 …………………………………………………………………… 129

5.3 LBP特徵 ……………………………………………………………………………… 132

5.3.1 LBP特徵的演化 ……………………………………………………………………… 132

5.3.2 LBP特徵紋理分類 …………………………………………………………………… 134

5.4 SIFT 特徵 ……………………………………………………………………………… 142

5.4.1 SIFT 算法的特點 …………………………………………………………………… 142

5.4.2 SIFT 算法設計框架 ………………………………………………………………… 143

5.4.3 SIFT 算法設計過程 ………………………………………………………………… 143

5.4.4 SIFT 特徵模闆匹配 ………………………………………………………………… 150

第6章 運動目標檢測及跟蹤………………………………………………………………… 156

6.1 算法設計思想 ………………………………………………………………………… 156

6.2 數學建模過程 ………………………………………………………………………… 157

6.2.1 幀間差分法建模 ………………………………………………………………………157

6.2.2 幀間差分法改進 ………………………………………………………………………158

6.3 算法編程實現 ………………………………………………………………………… 158

6.3.1 幀間差分法…………………………………………………………………………… 158

6.3.2 改進的幀間差分法 ……………………………………………………………………161

6.4 算法拓展與優化 ……………………………………………………………………… 165

6.4.1 特殊問題與算法 ………………………………………………………………………165

6.4.2 MATLAB編程實現 ………………………………………………………………… 166

第7章 目標定位及字符識彆………………………………………………………………… 188

7.1 圖像目標提取與識彆 ………………………………………………………………… 188

7.1.1 圖像采集與目標檢測 ………………………………………………………………… 189

7.1.2 圖像目標歸一化處理 ………………………………………………………………… 194

7.1.3 圖像字符提取與識彆 ………………………………………………………………… 197

7.2 視頻識彆與軌跡分析 ………………………………………………………………… 203

7.2.1 問題描述與建模思想 ………………………………………………………………… 204

7.2.2 算法功能與技術流程 ………………………………………………………………… 204

7.2.3 MATLAB核心代碼 ………………………………………………………………… 204

第8章 機器故障認知及檢測………………………………………………………………… 211

8.1 問題描述與建模思想 ………………………………………………………………… 211

8.2 分析過程與編程實現 ………………………………………………………………… 214

8.2.1 齒輪振動信號的數字濾波處理 ……………………………………………………… 214

8.2.2 齒輪振動信號的頻譜分析 …………………………………………………………… 226

8.2.3 波形分析中常用的指標計算……………………………………………………………232

8.2.4 齒輪振動信號的相關分析 …………………………………………………………… 235

第9章 深度學習及人臉識彆………………………………………………………………… 243

9.1 算法形成背景 ………………………………………………………………………… 243

9.2 算法基本思想 ………………………………………………………………………… 243

9.3 算法數學原理 ………………………………………………………………………… 244

9.3.1 權值共享 …………………………………………………………………………… 244

9.3.2 CNN 結構 …………………………………………………………………………… 245

9.3.3 算法設計框架 ………………………………………………………………………… 246

9.3.4 混閤編程思想 ………………………………………………………………………… 249

9.3.5 算法應用詳解 ………………………………………………………………………… 249

9.4 基於深度學習的人臉識彆 …………………………………………………………… 266

參考文獻…………………………………………………………………………………………276

前言/序言

　　計算機視覺是與機器認知密切聯係的一門學科,其研究的目的就是給計算機賦予人的視覺特性,使之更好地服務於人類。同時,計算機視覺與機器認知的結閤可以為工業機器人提供更多有利於優化産品質量和生産流程的技術支持。此外,機器人技術要在圖像視頻數據采集分析的基礎上纔能完成智能判斷和決策,這就必須藉助計算機視覺搭建高精度的識彆係統。目前大多數機器人都被看作是笨拙的、緩慢的、缺乏智能的,隻能夠用來完成一些非常特定的任務。但是,由於全球城市化進程的推進和機器人時代的來臨,未來較長一段時期內,將有

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