实名认证领苏宁支付券立即领取 >
¥
提前抢
SUPER会员专享
由于此商品库存有限,请在下单后15分钟之内支付完成,手慢无哦!
欢迎光临本店铺
点我可查看更多商品哦~
100%刮中券,最高50元无敌券,券有效期7天
亲,今日还有0次刮奖机会
我的云钻:0
您的云钻暂时不足,攒足云钻再来刮
恭喜获得1张券!
今天的机会已经全部用完了,请明天再来
恭喜刮出两张券,请选择一张领取
活动自2017年6月2日上线,敬请关注云钻刮券活动规则更新。
如活动受政府机关指令需要停止举办的,或活动遭受严重网络攻击需暂停举办的,或者系统故障导致的其它意外问题,苏宁无需为此承担赔偿或者进行补偿。
音像唐卡图像数字化保护技术胡文瑾
¥ ×1
商品
服务
物流
前言章 绪论 11.1 非物质文化遗产保护概述 11.2 非物质文化遗产数字化保护的实践研究 11.2.1 国内非物质文化遗产数字化保护的实践研究 21.2.2 国外非物质文化遗产数字化保护的实践研究 31.3 唐卡数字化保护 31.3.1 唐卡数字化保护技术 41.3.2 唐卡数字化保护意义和价值 71.4 唐卡数字修复技术的研究内容 71.4.1 唐卡破损情况分析 71.4.2 破损唐卡数字修复 81.4.3 唐卡质量评价 91.5 本书研究内容及组织结构 9参考文献 10第2章 唐卡图像概述 112.1 唐卡构图特征 112.2 唐卡色彩特征 15. 唐卡线条特征 182.4 唐卡图案特征 192.5 本章小结 22参考文献 22第3章 数字图像修复基础 3.1 图像修复问题描述 3.1.1 修复问题的原则 3.1.2 修复问题的贝叶斯框架理论 243.2 图像修复技术的国内外研究现状 263.2.1 基于扩散的图像修复算法 263.2.2 基于样例的图像修复算法 293.. 基于稀疏表示的算法 323.2.4 基于深度学习的方法 333.3 偏微分方程基础 333.3.1 基本概念 343.3.2 Bertalmio图像修复算法 363.3.3 整体变分修复模型 373.4 纹理合成 413.4.1 纹理与纹理合成 413.4.2 基于MRF模型的纹理块合成算法 423.4.3 基于样本块的图像修复算法 433.5 图像的稀疏表示方法 463.5.1 图像的超完备稀疏表示 473.5.2 稀疏解的计算方法 493.5.3 字典的选择和学习字典 533.5.4 基于稀疏表示的图像修复 563.6 图像修复技术的应用 563.7 本章小结 61参考文献 61第4章 图像质量评价基础 674.1 国内外研究现状 674.1.1 主观质量评价 684.1.2 客观质量评价 724.2 人眼视觉特 774.2.1 视觉生理学分析 784.2.2 视觉心理物理学分析 804.3 图像的视觉特征 854.3.1 颜色特征 854.3.2 纹理特征 874.3.3 形状特征 914.4 客观图像质量评价方法能指标 914.4.1 一致指标 924.4.2 普适指标 934.5 几种经典的质量评价方法 934.5.1 信噪比 934.5.2 结构相似度 944.5.3 视觉信息保真度 964.5.4 基于学习的图像质量评价方法 984.6 本章小结 100参考文献 101第5章 唐卡图像破损区域分割 1075.1 引言 1075.2 基于小波分析的唐卡图像划痕分割 1095.2.1 基于小波变换模极大值边缘检测 1105.2.2 基于边缘点的投影变换 1135.. 基于小波变换的多尺度突变点检测 1145.2.4 计算划痕模板 1155.2.5 结果和分析 1165.3 结合领域知识和多特征表示的唐卡一致破损区域分割模型 1215.3.1 破损区域初始分割 1225.3.2 对称检测 1225.3.3 基于对称的分块分割 1255.3.4 多尺度多特征融合的破损分割 1265.3.5 实验和分析 1275.4 本章小结 131参考文献 131第6章 唐卡图像质量评价 1336.1 唐卡破损质量评价 1336.1.1 基于SLIC超像素的唐卡图像分割 1346.1.2 基于超像素的无参考彩色唐卡图像质量评价方法 1376.1.3 实验结果与分析 1406.2 唐卡破损修复后的失真分析 1436.3 唐卡修复质量评价 1466.3.1 唐卡图像特征的相关分析 1486.3.2 评价指标 1526.3.3 实验结果与分析 1526.4 本章小结 156参考文献 156第7章 改进的基于样本块的唐卡图像修复算法 1587.1 引言 1587.2 改进算法原理分析 1597.2.1 置信度更新 1627.2.2 匹配块的选择 1637.. 破损边缘的计算 1637.2.4 算法步骤 1647.3 实验结果及分析 1657.4 本章小结 170参考文献 170第8章 快速的非局部均值形态成分分析图像修复算法 1718.1 引言 1718.2 基于形态成分分析的图像修复算法 1728.3 MCA算法分析 1738.4 快速的非局部均值形态成分分析图像修复算法 1758.4.1 基于非局部均值MCA改进模型 1758.4.2 数值求解 1808.5 实验结果及分析 1818.6 本章小结 185参考文献 185第9章 基于全变分小波域的唐卡图像修复算法 1879.1 引言 1879.2 基于整体变分的小波域图像修复模型 1889.3 模型分析 1899.4 改进的数值计算方法 1909.5 改进的小波域图像修复模型 1929.6 实验结果及分析 1949.7 本章小结 202参考文献 2020章 结论与展望 20410.1 本书完成的工作 20410.2 后续工作展望 206彩图
抢购价:¥ 38.00
易购价:¥ 38.00
注:参加抢购将不再享受其他优惠活动
亲,很抱歉,您购买的宝贝销售异常火爆,让小苏措手不及,请稍后再试~
验证码错误
看不清楚?换一张
确定关闭
亲,大宗购物请点击企业用户渠道>小苏的服务会更贴心!
亲,很抱歉,您购买的宝贝销售异常火爆让小苏措手不及,请稍后再试~
查看我的收藏夹
非常抱歉,您前期未参加预订活动,无法支付尾款哦!
关闭
抱歉,您暂无任性付资格
继续等待
0小时0分
立即开通
SUPER会员