返回首页
苏宁会员
购物车 0
易付宝
手机苏宁

服务体验

店铺评分与同行业相比

用户评价:----

物流时效:----

售后服务:----

  • 服务承诺: 正品保障
  • 公司名称:
  • 所 在 地:
本店所有商品

  • 醉染图书图像处理系统9787302551249
  • 正版全新
    • 作者: 苏光大著 | 苏光大编 | 苏光大译 | 苏光大绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2020-06-01
    送至
  • 由""直接销售和发货,并提供售后服务
  • 加入购物车 购买电子书
    服务

    看了又看

    商品预定流程:

    查看大图
    /
    ×

    苏宁商家

    商家:
    醉染图书旗舰店
    联系:
    • 商品

    • 服务

    • 物流

    搜索店内商品

    商品分类

    商品参数
    • 作者: 苏光大著| 苏光大编| 苏光大译| 苏光大绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2020-06-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:567000
    • 页数:362
    • 开本:16开
    • ISBN:9787302551249
    • 版权提供:清华大学出版社
    • 作者:苏光大
    • 著:苏光大
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:79.00
    • ISBN:9787302551249
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2020-06-01
    • 页数:362
    • 外部编号:1202071841
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    章绪论

    1.1图像处理科学的体系结构

    1.2图像处理的特点

    1.3图像处理算法及其数据结构

    1.3.1数据处理层算法及其数据结构

    1.3.2信息提取层算法及其数据结构

    1.3.3知识应用层算法及其数据结构

    1.4图像处理系统的系统结构

    1.4.1图像处理系统的发展历程

    1.4.2以图像帧存为中心的系统结构

    1.4.3以计算机内存为中心的系统结构

    1..以络为中心的系统结构

    1.5图像处理系统的能指标

    1.6图像处理技术的应用

    1.6.1图像处理技术在医学中的应用

    1.6.2图像处理技术在军事上的应用

    1.6.3图像处理技术在工业中的应用

    1.6.4图像处理技术在公共安全中的应用

    1.6.5图像处理技术在办公自动化中的应用

    1.6.6图像处理技术在体育方面的应用

    1.6.7图像处理技术在娱乐中的应用

    习题1

    第2章图像处理硬件系统的设计方法

    2.1图像处理系统的设计流程

    2.2图像处理系统的设计准则

    2.2.1设计适应于机器

    2.2.2设计适应于算法

    2..设计适应于系统

    .可编程逻辑器件

    习题2

    第3章视频图像数字化

    3.1图像的基本描述

    3.2扫描时序的产生

    3.2.1扫描时序规范

    3.2.2数值波形法

    3..扫描时序的设计

    3.3视频图像的数字化

    3.3.1视频图像的采样

    3.3.2数字图像的有效比特位

    3.3.3模拟视频图像的预处理

    习题3

    第4章图像帧存储体

    4.1图像帧存储体的结构

    4.2图像帧存储体的管理

    4.2.1存储体分时访问方式

    4.2.2存储体多周期嵌套的优先级访问方式

    4.3图像帧存储体的时序

    习题4

    第5章图像显示

    5.1图像显示的基本形式

    5.2图像滚动显示、漫游显示和放大显示

    5.3图像灰度窗口显示

    5.4动态图像显示

    习题5

    第6章微机接口

    6.1微机接口技术基础

    6.2微机总线

    6.3ISA总线下的微机图像接口

    6.4PCI总线下的微机图像接口

    习题6

    第7章图像并行处理技术基础

    7.1图像并行处理技术的基本概念

    7.2处理器的并行结构

    7.3并行算法

    7.4图像并行处理的能指标

    习题7

    第8章流水线型图像并行处理

    8.1流水线型图像处理的基本技术

    8.2IMAGEBOX-150图像处理系统

    8.3VICOM-VME图像处理工作站、VICOM-VMV机器视觉计算机

    8.4TJ-82图像计算机

    习题8

    第9章基于DSP的图像并行处理

    9.1基于DSP的图像处理基本技术

    9.2多DSP的图像并行处理

    9.3基于TMS320C80的图像并行处理

    9.4基于IMS A110的图像并行处理

    习题9

    0章基于邻域存储体的二维计算

    10.1基于邻域存储体的二维计算的基本原理与系统结构

    10.2邻域存储体

    10.2.1邻域存储体的邻域数据类别

    10.2.2邻域存储体并行存取二维邻域数据

    10..邻域存储体并行存取一维邻域数据

    10.2.4邻域存储体的实现

    10.3基于邻域存储体的二维流数据形成方法

    10.4基于邻域存储体的二维流并行处理的方法

    10.5基于邻域存储体的二维计算的实践

    10.5.1NIPC-1邻域图像并行处理机

    10.5.2NIPC-2邻域图像并行处理机

    10.5.3NIPC-3邻域图像并行处理机

    10.5.4NIPC-4邻域图像并行处理机

    习题10

    1章图像系统软件

    11.1计算机的软件环境

    11.2图像处理系统的软件结构

    11.2.1图像软件系统的分层结构

    11.2.2图像软件系统的基础架构

    11.3图像软件系统的设备驱动程序

    11.4基于MMX/SSE技术的图像并行处理

    11.4.1MMX技术

    11.4.2SSE技术核心

    11.4.3基于MMX/SSE技术的图像并行处理

    11.5图像不规则区域的描述

    11.5.1图像不规则区域的边界形成方法

    11.5.2图像不规则区域的内部判别方法

    11.5.3不规则区域的图像存储

    11.5.4图像不规则区域描述的应用

    习题11

    2章计算机人像组合技术

    12.1人像组合技术的发展历程

    12.2人像部件库建库软件

    12.2.1人像部件数据库

    12.2.2人脸图像几何归一化

    12..人脸部件的提取

    12.2.4人脸部件的分类

    1.人像组合软件

    1..1组合状态下的作
    1..2修改状态下的作
    12.4结合脑电记忆人脸的图像重建

    习题12

    3章超低分辨率人脸图像的重建

    13.1低分辨率人脸图像重建的基本方法

    13.2低分辨率人脸图像重建的能指标

    13.3超低分辨率人脸图像的尺寸归一化方法

    13.4基于低频分量的超分辨率人脸图像的重建方法

    13.5超分辨率人脸图像重建的多级多类训练集的生成方法

    13.6超分辨率人脸图像重建的多级多类训练集的应用方法

    13.7超低分辨率人脸图像重建的意象人脸图像的形成方法

    13.8超低分辨率人脸图像的重建系统

    13.9超低分辨率人脸图像重建的应用

    13.10人脸超分辨技术的发展

    习题13

    4章人脸识别技术

    14.1生物特征识别概述

    14.2人脸识别概述

    14.3人脸识别算法

    14.3.1部件PCA人脸识别

    14.3.2深度学习人脸识别

    14.4人脸识别系统

    14.4.1人脸识别系统的基本结构

    14.4.2辨识型人脸识别系统

    14.4.3确认型人脸识别系统

    14.4.4关注名单型人脸识别系统

    14.4.5综合型人脸识别系统

    14.4.6人脸识别的程序接口

    14.5人脸识别技术的展望

    习题14

    结束语

    参考文献

    苏光大,清华大学工程系教授。1977年于清华大学工程系,留校任教。从事图像识别与高速图像处理领域的科学研究,讲授“图像处理系统”“图像并行处理技术课程。担任多维身份认与可信认技术工程实验室技术委员会委员、全国安防标委会人体生物特征识别应用分技术委员会顾问、中安协专家委员会专家。
    获7项省部级科技成果奖,获中国发明创业奖、中国发明展金奖。取得14项发明,发表160余篇学术,著有《微机图像处理系统》和《图像并行处理技术》两部专著,主持起草两项中国公共安全行业标准和1项标准。
    提出了1:1采样理论,发展了采样定理;提出了算存算一体的二维计算理论,在一定程度上克服了冯·诺依曼瓶颈。研制成功综合人脸识别、人脸超分辨、人像组合的超低人脸分辨率的人脸重建技术,在一定程度上解决了超低人脸分辨率的人脸识别难题。
    主持研制成功的人脸识别综合技术,成功应用于2008年北京奥运会、户籍查重、视频图像侦察,协门破获了大量刑事案件,为维护安全和公共安全做出了突出贡献。

    "本书主要以图像处理系统方面的一些科技成果为基础,论述了图像处理系统的系统结构及其设计方法、图像处理系统创新的理论和方法,并介绍了一些具有影响力的图像处理系统应用实例。本书中的一些实例主要取材于作者主持或参与的重大科研项目。这些研究,历经40余年,时间跨度较大。既有多彩的传统技术,又有当前热门的新技术。
    在本书中,读者既可以了解采样定理的发展过程,也可以从一个侧面看到人脸识别在中国的杰出应用,还可以看到二维流计算发展的历程,以及人工智能软件和人工智能硬件结合的前景。
    "

    售后保障

    最近浏览

    猜你喜欢

    该商品在当前城市正在进行 促销

    注:参加抢购将不再享受其他优惠活动

    x
    您已成功将商品加入收藏夹

    查看我的收藏夹

    确定

    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

    此时为正式期SUPER会员专享抢购期,普通会员暂不可抢购