圖像處理和機器學習（下冊）— 圖像分析和機器學習

`[墨] 埃裏克·奎亞斯（Erik Cuevas）、阿爾瑪·納耶麗·羅德裏格斯（Alma Nayeli Rodriguez）著，章毓晉 譯

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商品描述

"圖像處理和機器學習聯合用於圖像的分析和理解。圖像處理借助濾波、分割、特徵提取技術實現圖像的預處理，機器學習算法則借助分類、聚類、目標檢測技術解釋處理的數據。本書作為教材，面向圖像處理領域的學生和教師，覆蓋了一些***的圖像處理方法和手段的理論基礎和實際應用。 全書分為兩冊，本書為下冊，依次介紹圖像處理更先進的概念和技術，包括形態學濾波器、彩色圖像處理、圖像中的幾何操作、圖像匹配、基於特徵使用均移算法的分割和奇異值分解在圖像壓縮中的應用。下冊在上冊介紹的基礎知識之上，結合了若乾應用於圖像處理的重要機器學習技術。 本書為圖像處理相關專業的教師和學生而寫，本書內容的清晰組織形成也對應用程序開發人員和工程人員具有吸引力。"

目錄大綱

 

目錄

 

 

 

 

 

 

 

第1章形態學運算

 

1.1結構的縮小和增大

 

1.2基本形態學運算

 

1.2.1參考結構

 

1.2.2點集

 

1.2.3膨脹

 

1.2.4腐蝕

 

1.2.5膨脹和腐蝕的

性質

 

1.2.6形態學濾波器的

設計

 

1.3二值圖像中的邊緣檢測

 

1.4形態學運算的組合

 

1.4.1開啟

 

1.4.2閉合

 

1.4.3開啟和閉合運算的

性質

 

1.4.4擊中擊不中變換

 

1.5灰度圖像的形態學

濾波器

 

1.5.1參考結構

 

1.5.2灰度圖像的膨脹和

腐蝕

 

1.5.3灰度圖像的開啟和

閉合

 

1.5.4高帽變換和低帽

變換

 

1.6形態學運算的MATLAB

函數

 

1.6.1斯太爾函數

 

1.6.2用於膨脹和腐蝕的

MATLAB函數

 

1.6.3涉及開啟和閉合

操作的MATLAB

函數

 

1.6.4成功或失敗的變換

(擊中擊不中)

 

1.6.5函數bwmorph

 

1.6.6凸分量的標記

 

參考文獻

 

第2章彩色圖像

 

2.1RGB圖像

 

2.1.1彩色圖像的組合

 

2.1.2全色圖像

 

2.1.3索引圖像

 

2.2RGB圖像的直方圖

 

2.3彩色模型和彩色空間

轉換

 

2.3.1將RGB圖像轉換為

灰度圖像

 

2.3.2沒有彩色的RGB

圖像

 

 

2.3.3減少彩色圖像的

飽和度

 

2.3.4HSV和HSL

彩色模型

 

2.3.5從RGB到HSV的

轉換

 

2.3.6從HSV到RGB的

轉換

 

2.3.7從RGB到HSL的

轉換

 

2.3.8從HSL到RGB的

轉換

 

2.3.9HSV和HSL模型的

比較

 

2.4YUV、YIQ和YCbCr

彩色模型

 

2.4.1YUV模型

 

2.4.2YIQ模型

 

2.4.3YCbCr模型

 

2.5用於打印圖像的有用

彩色模型

 

2.5.1從CMY到CMYK的

變換(版本1)

 

2.5.2從CMY到CMYK的

變換(版本2)

 

2.5.3從CMY到CMYK的

變換(版本3)

 

2.6色度模型

 

2.6.1CIEXYZ彩色

空間

 

2.6.2CIE色度圖

 

2.6.3照明標準

 

2.6.4色度適應

 

2.6.5色域

 

2.7CIE彩色空間的變型

 

2.8CIE的L*a*b*模型

 

2.8.1從CIEXYZ到L*a*b*

的變換

 

 

2.8.2從L*a*b*到CIEXYZ

的變換

 

2.8.3確定彩色差別

 

2.9sRGB模型

 

2.10彩色圖像處理的MATLAB

函數

 

2.10.1處理RGB和索引

圖像的函數

 

2.10.2彩色空間轉換的

函數

 

2.11彩色圖像處理

 

2.12線性彩色變換

 

2.13彩色圖像的空域處理

 

2.13.1彩色圖像平滑

 

2.13.2用MATLAB平滑

彩色圖像

 

2.13.3彩色圖像的銳化

增強

 

2.13.4用MATLAB銳化

彩色圖像

 

2.14彩色圖像的矢量處理

 

2.14.1彩色圖像中的邊緣

檢測

 

2.14.2用MATLAB檢

測彩色圖像中

的邊緣

 

參考文獻

 

第3章圖像幾何運算

 

3.1坐標變換

 

3.1.1簡單變換

 

3.1.2齊次坐標

 

3.1.3仿射變換(三角

變換)

 

3.1.4投影變換

 

3.1.5雙線性變換

 

3.1.6其他非線性

幾何變換

 

3.2坐標重賦值

 

3.2.1源目標映射

 

3.2.2目標源映射

 

3.3插值

 

3.3.1簡單插值方法

 

3.3.2理想插值

 

3.3.3立方插值

 

3.4混疊

 

3.5MATLAB中的幾何

變換函數

 

參考文獻

 

第4章圖像比較和識別

 

4.1灰度圖像的比較

 

4.1.1模式間的距離

 

4.1.2距離和相關

 

4.1.3歸一化的互相關

 

4.1.4相關系數

 

4.2利用相關系數的

模式識別

 

4.3二值圖像的比較

 

4.3.1距離變換

 

4.3.2斜面算法

 

4.4斜面指標

 

參考文獻

 

第5章用於分割的均移算法

 

5.1引言

 

5.2核密度估計(KDE)和

均移方法

 

5.3密度吸引子點

 

5.4連續自適應均移分割

 

5.4.1特徵定義

 

5.4.2操作數據集

 

5.4.3MS算法的操作

 

5.4.4包含非活動數據

 

5.4.5合並非代表性

聚類

 

5.4.6計算過程

 

5.5分割過程的結果

 

5.5.1實驗設置

 

5.5.2性能指標

 

5.5.3比較結果

 

參考文獻

 

第6章圖像處理中的奇異值分解

 

6.1引言

 

6.2計算SVD元素

 

6.3數據集的近似

 

6.4SVD用於圖像壓縮

 

6.5主分量分析

 

6.6協方差主分量

 

6.7相關主分量

 

參考文獻

 

 

 

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