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音像基于MATLAB的机器视觉和深度学习处理技术杨洋,王永琦
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章 机器视觉技术基础1.1 数字图像处理的基本概念1.1.1 数字图像的概念1.1.2 数字图像的表示1.1.3 图像的空间分辨率和灰度级分辨率1.2 图像识别与机器视觉1.2.1 图像识别1.2.2 机器视觉1.3 数字图像处理基础知识1.3.1 数字图像处理的基本概念1.3.2 距离度量1.4 图像的读写与显示1.4.1 MATLAB中的图像类型1.4.2 图像的读取与显示1.4.3 图像类型转换1.5 图像的运算1.5.1 图像的代数运算1.5.2 图像的几何运算1.5.3 图像的点运算1.6 邻域与块运算1.6.1 图像的邻域运算1.6.2 图像的块运算1.7 小结第2章 图像变换2.1 二维离散傅里叶变换2.1.1 二维离散傅里叶变换的原理2.1.2 二维离散傅里叶变换的质2.1.3 MATLAB中的二维傅里叶变换函数2.2 二维离散小波变换2.2.1 二维离散小波变换的原理2.2.2 MATLAB中的二维离散小波变换函数. 二维离散余弦变换..1 二维离散余弦变换的定义..2 MATLAB中的二维离散余弦变换函数2.4 Radon变换2.4.1 Radon变换与 Radon逆变换的原理2.4.2 MATLAB中的 Radon 变换函数2.5 Hough 变换2.5.1 Hough变换的原理2.5.2 MATLAB中的 Hough变换函数2.6 小结第3章 图像3.1 线滤波3.1.1 卷积算子3.1.2 相关算子3. 1.3线滤波的MATLAB实现3.1.4 使用预定义的滤波器对图像滤波3.2 空域滤波3.2.1 图像噪声的类型3.2.2 中值滤波器3.. 自适应滤波器3.3 频域滤波3.3.1 低通滤波3.3.2 高通滤波3.3.3 同态滤波3.4 彩色3.4.1 真彩色3.4.2 伪彩色3.5 小结第4章 边缘检测和图像分割4.1 边缘检测和图像分割原理4.1.1 边缘检测原理4.1.2 图像分割原理4.2 边缘检测4.2.1 边缘检测算子4.2.2 边缘检测的MATLAB实现4.3 图像分割4.3.1 阚值分割算法4.3.2 分水岭算法4.3.3 区域生长算法4.3.4 区城分裂合并算法4.4 小结第5章 图像的形态学处理5.1 形态学基本概念5.2 形态学基本运算5.2.1 膨胀5.2.2 腐蚀5.. 开运算和闭运算5.3 击中/击不中变换5.3.1 击中/击不中变换的原理5.3.2 击中/击不中变换的MATLAB实现5.4 形态学在图像处理中的应用5.4.1 图像细化和骨化5.4.2 图像边界提取5.4.3 区域填充5.4.4 噪声去除5.5 小结第6章 图像压缩技术6.1 图像压缩基础6.1.1 图像数据的冗余6.1.2 图像压缩方法的分类6.1.3 图像压缩方法的评价6.2 无损压缩技术6.2.1 游程编码6.2.2 霍夫曼编码6.. 香农编码6.2.4 算术编码6.8 有糊压缩技术6.3.1 预洲编码6.3.2 变换编码6.4 基于JPEG的图像压缩6.5 小结12711第7章 图像复原7.1 |图像复原的理论模型7.1.1 图像退化的原因7.1.2 图像退化/复原模型7.1.3 图像模糊化7.2 逆滤波复原7.2.1 逆滤波的原理7.2.2 逆滤波的MATLAB实现7.3 维纳滤波复原7.3.1 维纳滤波的原理7.3.2 维纳滤波器的传递函数7.3.3 维纳滤波的MATLAB实现7.4 有约束二乘方滤波复原7.5 Lucy-Richardson洮波复原7.5.1 Lucy-Richardson 洮波的原理7.5.2 Lucy-Richardson滤波的MATLAB实现7.6 小结第8章 神经网络8.1 人工神经网络简介8.1.1 人工神经元8.1.2 激活函数8.2 人工神经网络模型8.2.1 BP神经网络8.2.2 Elman神经网络8.. 竞争学经网络8.3 基于BP神经网络的印刷体数字识别系统8.3.1 BP神经网络分类器结构设计8.3.2 BP神经网络参数调整方法8.3.3 实现步骤8.4 小结第9章 卷积神经网络9.1 卷积神经网络简史及应用9.1.1 卷积神经网络的发展历史9.1.2 卷积神经网络的应用9.2 卷积神经网络的原理9.2.1 卷积的数学意义9.2.2 卷积神经网络的结构9.3 经典的 CNN 模型9.3.1 LeNet-5模型9.3.2 AlexNet 模型9.3.3 VGGNet模型9.3.5 GoogLeNet 模型9.3.6 ResNet模型9.4 基于深度学习的手写数字识别的MATLAB实现9.4.1 模型设计9.4.2 数据选择9.4.3 界面设计9.4.4 模型训练和评测9.5 小结0章 循环神经网络10.1 循环神经网络发展历史及应用……
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