典型目標識彆與圖像除霧技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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董慧穎 著

圖書標籤:

• 目標識彆
• 圖像處理
• 圖像除霧
• 計算機視覺
• 圖像增強
• 深度學習
• 圖像分析
• 目標檢測
• 大氣散射
• 圖像恢復

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118098822

版次：1

商品編碼：12011021

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-07-01

用紙：膠版紙

頁數：117

字數：145000

正文語種：中文

內容簡介

　　《典型目標識彆與圖像除霧技術》主要以典型目標識彆以及剋服霧天對目標識彆造成的圖像退化為目的，對目標識彆所涉及的理論和技術問題做瞭深入的分析和討論，並提供瞭一些作者在科研工作中總結和應用的算法。《典型目標識彆與圖像除霧技術》的目的旨在為讀者提供一種實用而有效的、能夠提高典型目標識彆率的方法，並提供客服視覺係統中霧天影響所造成的圖像退化的途徑，最終提高視覺係統的可靠性和準確性。《典型目標識彆與圖像除霧技術》可以是信息科學、控製科學、計算機科學等學科從事圖像處理、圖像分析、視頻處理、光學成像、大氣光學等研究人員及科學工作者的參考資料，也可以作為高校、研究所的研究生的教學用書和參考書。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1．1 典型目標識彆技術概述
1．2 軍事目標識彆技術及其發展概況
1．2．1 ATR簡介
1．2．2 軍事目標識彆技術的發展
1．2．3 典型ATR係統
1．3 車牌自動識彆技術概述
1．3．1 車牌自動識彆係統的組成及工作原理
1．3．2 車牌自動識彆係統的國內外現狀
1．3．3 汽車牌照識彆係統關鍵技術
1．4 目標識彆中的乾擾因素分析
1．4．1 被動乾擾
1．4．2 主動乾擾
1．4．3 不同氣象條件對目標識彆係統的影響
1．5 本書的主要內容
1．5．1 本書的主要工作
1．5．2 本書的結構

第2章 目標識彆技術的相關理論基礎
2．1 數學形態學基礎
2．1．1 數學形態學概述
2．1．2 二值形態學的基本原理
2．1．3 灰度形態學的基本原理
2．1．4 數學形態學的結構元素及其分類、組閤、分解
2．1．5 數學形態學的應用
2．2 圖像分割方法概述
2．2．1 圖像分割的基本概念
2．2．2 圖像分割方法
2．2．3 圖像分割中存在的問題
2．3 圖像特徵分析與描述
2．3．1 圖像特徵分類
2．3．2 特徵的分析與描述
2．4 神經網絡理論基礎
2．4．1 人工神經網絡及其模型
2．4．2 神經網絡的分類及其激活函數
2．4．3 神經網絡的學習訓練方法
2．5 大氣散射理論基礎
2．5．1 大氣中粒子與天氣的關係
2．5．2 大氣散射機理

第3章 典型目標檢測及提取技術
3．1 引言
3．2 目標搜索與定位方法
3．2．1 目標區域搜索方法
3．2．2 目標定位方法
3．3 綜閤目標分割方法
3．3．1 基於特徵的目標分割方法
3．3．2 算法綜閤及結果
3．4 基於多層次特徵目標提取中的目標候選區域選擇
3．4．1 基於灰度特徵的多閾值分割
3．4．2 基於空間分布特徵的區域選擇
3．5 基於多層次特徵與數學形態學的目標提取方法
3．5．1 基於多層次特徵與數學形態學的目標提取方法
3．5．2 目標遞歸提取方法
3．5．3 提取流程及實驗結果

第4章 基於綜閤特徵的目標識彆技術
4．1 引言
4．1．1 特徵提取與選擇
4．1．2 特徵提取與選擇的步驟
4．1．3 特徵提取與特徵選擇的關係
4．2 基於綜閤特徵提取的車牌字符識彆方法
4．2．1 車牌字符的幾種典型特徵及提取方法
4．2．2 識彆流程及分類器的設計
4．2．3 算法綜閤及識彆結果
4．3 基於不變特徵的軍事目標識彆
4．3．1 不變矩與圓度特徵提取
4．3．2 構造樣本特徵庫
4．3．3 特徵空間搜索與特徵匹配
4．3．4 判決與分類
4．3．5 係統識彆流程及與識彆實驗結果

第5章 基於神經網絡的目標識彆技術
5．1 基於BP網絡的目標識彆
5．1．1 BP網絡模型及其工作原理
5．1．2 BP網絡分類器的實現及實驗結果
5．2 基於自組織競爭網絡的目標識彆
5．2．1 自組織競爭網絡模型及其工作原理
5．2．2 自組織競爭網絡分類器的實現及實驗結果
5．3 基於Hopfield網絡的目標識彆
5．3．1 Hopfield網絡模型及其工作原理
5．3．2 Hopfield網絡分類器的實現及實驗結果
5．4 基於不變特徵的神經網絡識彆
5．4．1 BP網絡識彆
5．4．2 自組織競爭網絡識彆

第6章 基於物理模型的霧天退化圖像復原方法
6．1 退化圖像及復原方法概述
6．1．1 成像係統的數學描述
6．1．2 退化圖像模型
6．1．3 退化圖像的復原方法概述
6．2 天氣退化圖像模型
6．2．1 單色大氣散射模型
6．2．2 二色大氣散射模型
6．2．3 光源的輝光模型
6．3 光源天氣退化圖像的仿真及復原
6．3．1 光源天氣退化圖像的仿真
6．3．2 光源天氣退化圖像的復原
6．4 基於二色模型的天氣退化圖像的復原方法
6．4．1 獲取深度信息
6．4．2 圖像復原
6．4．3 復原後圖像增強
6．4．4 仿真實驗結果及比較
後記
參考文獻

前言/序言

　　目標識彆是各種機器視覺係統所要解決的關鍵問題。本書對目標識彆，特彆是軍事目標識彆和汽車牌照識彆進行瞭係統綜述，將軍事目標識彆各個發展階段的特點以及車牌識彆的國內外現狀做瞭分析和總結。然後，在數學形態學、圖像分割、圖像特徵分析與描述、神經網絡、大氣散射等理論的基礎之上建立瞭目標識彆框架，采用瞭一些新的綜閤算法並在實際係統中實現，取得瞭理想的效果。
　　一個通用的目標識彆係統是不存在的，針對目標識彆係統中各關鍵技術的通用算法也是不存在的，這也正是人們緻力於此方麵研究的原因。本書以軍事目標識彆和汽車牌照自動識彆兩個研究課題中的目標識彆為研究主綫，分彆研究瞭基於綜閤特徵和基於神經網絡算法在這兩方麵的應用。提齣瞭用於車牌識彆的綜閤特徵識彆算法及用於軍事目標的基於不變矩特徵與圓度特徵綜閤識彆算法。此外，還研究瞭采用基於像素和特徵的不同神經網絡結構識彆方法。
　　識彆算法雖然是目標識彆的關鍵技術，但如果不能準確地提取目標，則無論是基於特徵的算法還是基於神經網絡的算法都將無法實現。因此，本書也研究瞭目標檢測和提取的方法，提齣瞭基於綜閤特徵的車牌快速定位算法與車牌字符分割算法，以及基於多層次特徵與數學形態學的目標遞歸提取方法。
　　霧霾天氣現已經成為人們日常生活中關心的氣象條件。近幾年，全國範圍的霧霾天氣對工農業生産、交通、國防以及人們的日常生活産生瞭極大的影響、造成瞭嚴重的損失。因此，本書對目標識彆係統中的霧霾天氣乾擾問題，進行瞭深入分析，特彆是霧霾天氣的物理特性以及相應的散射模型，利用這些特性及模型可以對受天氣影響而退化的圖像進行復原，這些方法對改善視覺係統的特性使之適應不良天氣有非常大的幫助。
　　采用物理模型的方法復原天氣退化圖像時，其復原後的圖像可能會有低亮度的特點，因此為瞭增加復原後圖像的可視性，有必要對其亮度進行非綫性調整。在此，本書可為讀者提供作者的研究結果。
　　最後，作者感謝導師徐心和教授多年的關心和培養，感謝周圍工作的同事，以及作者的研究生們，同時也感謝那些為本書的齣版提供幫助和那些提齣寶貴建議的人。

《跨越數字洪流：文本信息溯源與溯源機製研究》 在信息爆炸的時代，數字內容以前所未有的速度增長，使得辨彆信息的真實性、追溯信息來源變得尤為重要。本書深入探討瞭文本信息在數字環境中的溯源問題，旨在構建一套係統化的理論框架與技術方法，以應對信息傳播中的挑戰。 第一部分：數字信息溯源的基礎理論 本部分將首先厘清“信息溯源”的核心概念，區分其與信息鑒彆、信息追蹤等相關概念的異同。我們將深入分析信息在數字網絡中的生成、傳播、復製、修改等生命周期，揭示信息溯源所麵臨的固有難題，例如信息篡改的隱蔽性、大規模信息的處理難度、以及跨平颱傳播的復雜性。 隨後，我們將迴顧信息溯源領域的經典理論與前沿進展，包括但不限於： 本體論與知識圖譜在信息溯源中的應用： 如何構建描述信息本體的本體模型，以及如何利用知識圖譜來連接和分析信息碎片，還原信息脈絡。 時間序列分析與事件序列重建： 探討如何通過時間戳、日誌記錄等信息，重建信息的産生與演化過程。 因果推理模型： 分析信息傳播中的因果關係，從而推斷信息的真實來源和影響路徑。 博弈論在信息傳播中的應用： 審視傳播者與接收者之間的博弈，揭示信息操縱的可能性與對抗策略。 第二部分：文本信息溯源的關鍵技術 本部分將聚焦於文本信息的具體溯源技術，並對其進行詳細闡述： 文本指紋與相似度計算： 介紹多種文本特徵提取方法（如N-gram、詞袋模型、TF-IDF、詞嵌入）以及高效的文本相似度計算算法，為識彆重復、相似文本提供基礎。 文本復製與改寫檢測： 深入研究如何檢測文本的直接復製、部分復製、同義詞替換、句子結構調整等多種形式的改寫，提齣有效的檢測模型與算法。 文本來源推斷技術： 探討基於文本風格、用詞習慣、語法結構等語言學特徵的來源推斷方法，以及機器學習模型（如SVM、LSTM、Transformer）在其中的應用。 跨語言文本溯源： 針對多語言環境下信息傳播的特點，研究機器翻譯與跨語言文本匹配技術，實現對跨語言文本的溯源。 社交媒體文本溯源： 專門分析社交媒體平颱獨特的文本特徵（如短文本、錶情符號、@提及、話題標簽），並提齣針對性的溯源策略，如用戶行為分析、話題傳播路徑追蹤等。 基於區塊鏈的信息溯源： 探索利用區塊鏈的不可篡改、去中心化特性，為文本信息提供可信的溯源記錄，保證信息的完整性和可追溯性。 第三部分：溯源機製的設計與實現 本部分將重點討論如何將上述理論與技術融閤成一套完整的溯源機製： 溯源係統的架構設計： 提齣一個可擴展、高效的文本信息溯源係統的整體架構，包括數據采集模塊、特徵提取模塊、相似度比對模塊、溯源推理模塊、可視化展示模塊等。 溯源算法的優化與集成： 探討如何根據不同的溯源需求，選擇、優化並集成多種溯源算法，以提高溯源的準確性和效率。 溯源證據的錶示與評估： 研究如何清晰地錶示溯源過程中獲得的證據，並建立有效的證據評估體係，以支持溯源結論的可靠性。 溯源係統的可視化與交互： 設計直觀易懂的可視化界麵，幫助用戶理解復雜的溯源過程和結果，並提供交互功能，允許用戶進行二次查詢與深入分析。 溯源係統的性能評估指標： 提齣一係列科學的性能評估指標，如準確率、召迴率、F1值、溯源時間等，用於衡量溯源係統的效果。 第四部分：挑戰與未來展望 本部分將對當前文本信息溯源領域麵臨的挑戰進行總結，並對未來發展方嚮進行展望： 對抗性攻擊與防禦： 探討信息操縱者可能采取的對抗溯源技術的手段，並提齣相應的防禦策略。 海量數據處理與實時溯源： 麵對日益增長的數據量，如何實現高效的海量數據處理和低延遲的實時溯源。 隱私保護與信息溯源的平衡： 在進行信息溯源的同時，如何充分保護用戶隱私。 跨領域與跨媒體信息溯源： 展望未來如何將文本信息溯源的能力擴展到圖片、視頻等其他媒體形式，實現跨媒體的綜閤信息溯源。 倫理與法律問題： 探討信息溯源過程中可能涉及的倫理道德規範與法律法規。 本書適閤於信息安全研究人員、計算機科學與技術專業學生、新聞傳播學領域研究者、以及對信息真實性與傳播機製感興趣的廣大讀者。通過本書的學習，讀者將能夠深刻理解文本信息溯源的原理，掌握關鍵技術，並為構建更加可信賴的數字信息環境貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在教育領域工作的研究者，我一直關注如何將前沿技術融入教學內容，讓學生們能夠更好地理解復雜的概念。這本書的題目《典型目標識彆與圖像除霧技術》聽起來非常適閤作為我課程的補充材料。我希望它能夠以一種清晰、結構化的方式，為我的學生們介紹“目標識彆”的原理。我尤其看重“典型目標”這個概念，它是否意味著書中會通過一些經典的、易於理解的例子來講解目標識彆的基本思想？例如，識彆貓狗，識彆文字，或者一些更復雜的場景？我希望書中能夠提供一些不同層次的講解，既能讓初學者快速入門，也能讓有一定基礎的學生深入理解。另一方麵，“圖像除霧技術”對於很多學科來說都是一個非常有意思的應用。我希望書中能夠解釋清楚，為什麼圖像會“有霧”，以及科學傢們是如何“去除”這些霧的。我期待書中能介紹一些有趣的除霧案例，例如，恢復古老的照片，或者在科學研究中（如醫學影像）應用除霧技術。我希望這本書能夠不僅僅停留在技術層麵，更能啓發學生們思考這些技術在現實世界中的應用價值和意義，甚至能夠激發他們對相關領域的進一步研究興趣。如果書中還能包含一些適閤學生課後實踐的實驗或者思考題，那就再好過分瞭。總而言之，我希望這本書能夠成為一本既有深度又不失趣味的教材，能夠幫助我的學生們建立起對計算機視覺的濃厚興趣。

評分☆☆☆☆☆

作為一名從事多年圖像分析工作的技術人員，我在實際工作中經常需要麵對各種挑戰性的圖像數據，尤其是在復雜的光照條件和惡劣的環境下，圖像質量的下降直接影響瞭後續分析的準確性。所以，當我在書店看到《典型目標識彆與圖像除霧技術》這本書時，它立刻吸引瞭我的目光。我希望這本書能夠係統地梳理和介紹當前在目標識彆領域，特彆是針對“典型目標”的識彆方法。這裏的“典型目標”可能涵蓋瞭我們經常遇到的各種形態各異的物體，例如人臉、車輛、特定工業零件等等。我期待書中能夠深入探討不同識彆算法的原理、優缺點以及適用場景，最好能夠涵蓋從傳統的特徵工程方法到當前流行的深度學習模型，並分析它們在實際應用中的性能錶現。更讓我感到興奮的是，這本書還將“圖像除霧技術”作為其核心內容之一。圖像中的霧氣、霾等現象，往往會嚴重降低圖像的可見性和信息量，這對於諸如自動駕駛、環境監測、遙感等領域來說是緻命的。我非常希望書中能夠詳細介紹當前主流的圖像除霧算法，例如基於物理模型的去霧方法（如暗通道先驗、大氣散射模型等），以及基於深度學習的端到端去霧模型。我尤其關注這些算法在處理不同程度霧霾、恢復圖像細節、抑製噪聲以及計算效率方麵的錶現。如果書中能夠提供一些實際案例的對比分析，或者對不同算法的性能進行量化評估，那就更加理想瞭。我希望這本書能為我提供一些實用的技術指導，幫助我更好地應對工作中遇到的圖像質量問題，提升分析的精度和效率。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在城市管理部門工作的技術人員，我們部門負責監控城市的運行狀態，包括交通流量、公共安全以及基礎設施的維護。在這個過程中，我們需要處理大量的視頻監控數據，並從中提取關鍵信息，例如識彆違章車輛、監測人群密度、發現異常事件等。因此，“目標識彆”是我們工作的重中之重。這本書的題目《典型目標識彆與圖像除霧技術》引起瞭我的極大興趣。我希望書中能夠詳細介紹，在城市監控領域，哪些是“典型目標”，以及如何利用現有的技術高效地識彆它們。我期待書中能夠深入探討在復雜多變的城市環境中，如何應對目標遮擋、光照變化、背景乾擾等問題，並提供一些切實可行的解決方案。更重要的是，“圖像除霧技術”對於我們來說也至關重要。在雨、雪、霧等惡劣天氣條件下，監控視頻的清晰度會大大下降，這嚴重阻礙瞭我們對目標的識彆和事件的判斷。我非常希望這本書能夠介紹一些有效的圖像除霧算法，能夠幫助我們改善惡劣天氣下的視頻監控質量。我尤其關心這些算法的實時性，因為我們需要對視頻流進行實時處理。如果書中能夠提供一些關於算法部署和優化的建議，或者介紹一些適用於嵌入式設備的除霧技術，那將對我的工作非常有幫助。我希望這本書能夠為我們提供一套完整的技術解決方案，幫助我們提升城市監控的效率和準確性，從而更好地保障城市的安全和運行。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在航空航天領域工作的工程師，主要負責遙感圖像的處理與分析。在我們的工作中，圖像的質量直接關係到對地物信息的提取和目標（例如軍事目標、自然資源）的識彆精度。因此，對低質量圖像進行增強和對清晰圖像進行目標識彆，是我們日常工作的重要組成部分。這本書的題目《典型目標識彆與圖像除霧技術》正是我所需要的。我希望它能為我提供關於“典型目標”的深入研究，特彆是在遙感圖像領域，哪些地物是“典型目標”，它們具有哪些共性特徵，以及如何設計有效的識彆算法來應對遙感圖像中常見的尺度變化、鏇轉、遮擋等問題。我期待書中能介紹一些針對遙感圖像的特定目標識彆技術，而不僅僅是通用的算法。同時，圖像除霧技術對於我們來說也是至關重要的。衛星和航空器經常在多雲、多霧等天氣條件下進行觀測，如何有效地去除這些乾擾，恢復地物真實的麵貌，是提高遙感數據利用率的關鍵。我希望書中能夠詳細介紹各種圖像除霧的原理和方法，例如，它是否會涵蓋大氣散射模型、基於學習的去霧方法，以及如何評估去霧效果的客觀指標？我尤其感興趣的是，書中是否會探討如何將目標識彆和圖像除霧技術進行有機結閤，例如，通過先進行圖像增強再識彆目標，或者反之，甚至是在一個統一的框架下同時完成這兩項任務，以達到最優的性能。我希望這本書能夠提供具有前瞻性和實用性的解決方案，幫助我更好地應對實際工作中的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對人工智能，特彆是計算機視覺技術充滿熱情的自學者。我最近一直在關注目標檢測和圖像增強方麵的進展，因為我希望能夠構建一個能夠處理真實世界復雜場景的視覺係統。這本書的題目《典型目標識彆與圖像除霧技術》恰好擊中瞭我的興趣點。我希望它能為我提供一個關於“典型目標”的清晰定義，例如，它是否指的是那些在特定應用場景下最常齣現、也最有價值識彆的目標？我非常想瞭解，識彆這些“典型目標”究竟需要哪些關鍵的技術和算法？我期待書中能夠深入淺齣地講解目標識彆的原理，並且介紹一些當前流行的、有效的識彆方法。另一方麵，“圖像除霧技術”對我來說尤其具有吸引力。我經常看到一些在霧天拍攝的照片，畫麵模糊不清，很多細節都被掩蓋瞭。如果這本書能揭示如何“驅散”這些霧氣，恢復圖像的清晰度和細節，那我將受益匪淺。我希望書中能詳細介紹一些經典的或者最新的圖像除霧算法，並且解釋它們是如何工作的。我尤其好奇，這些算法是如何處理圖像中的顔色失真、對比度下降等問題的，以及它們在實際應用中的效果如何。我更希望能看到一些結閤目標識彆和圖像除霧的案例，比如，如何在除霧後的圖像上更精確地識彆目標，或者如何利用目標識彆的先驗知識來輔助除霧。我希望這本書能夠為我提供一個堅實的理論基礎，並輔以足夠多的示例和實踐指導，讓我能夠將學到的知識應用到自己的小項目中，例如，開發一個簡單的圖像增強和目標檢測應用。

評分☆☆☆☆☆

我是一名有著多年行業經驗的軟件工程師，主要負責圖像處理和嵌入式係統開發。在工作中，我經常需要處理來自各種傳感器的數據，並從中提取有用的信息，有時候還需要對這些原始數據進行預處理，以提高後續分析的準確性。這本書的標題“典型目標識彆與圖像除霧技術”立刻引起瞭我的注意，因為它觸及瞭我工作中兩個非常核心的痛點。目標識彆是毋庸置疑的基石，而圖像除霧則是在我們經常麵臨的惡劣天氣（如霧、霾、雨）下，確保傳感器能夠“看清楚”的關鍵。我希望這本書能夠為我提供一些關於“典型目標”的定義和分類的清晰指導，因為在實際項目中，目標的“典型性”往往是影響算法性能的重要因素。更重要的是，我非常期待書中能夠深入探討各種圖像除霧算法的實現細節，例如，它們是如何處理不同程度的霧霾，如何恢復圖像的色彩和對比度，以及在計算資源受限的嵌入式設備上，哪些算法更具可行性。我過去嘗試過一些開源庫，但往往在實際部署時會遇到性能瓶頸或者效果不佳的問題。我希望這本書能提供更深入的理論講解，並輔以詳細的算法僞代碼或者示例代碼，最好能包含一些關於算法復雜度、內存占用以及實際運行效率的分析，這樣我纔能更有針對性地進行優化和選型。另外，書中對於如何將目標識彆與圖像除霧技術進行有效的結閤，是否有相關的技術和方法論的介紹，這對我來說也是非常重要的，因為我的最終目標是將兩者整閤起來，實現一個能夠適應復雜環境的智能感知係統。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對自然科學和工程技術都充滿好奇的愛好者，我平時喜歡閱讀各種類型的科普讀物和專業書籍，試圖拓展自己的知識邊界。這本書的題目《典型目標識彆與圖像除霧技術》聽起來既專業又充滿實用性，讓我覺得非常有學習的價值。我雖然不是專業的研究人員，但對圖像處理背後的原理有著濃厚的興趣。我希望這本書能夠以一種相對易懂的方式，解釋“目標識彆”究竟是怎麼迴事，它不僅僅是電腦“看見”東西，背後到底運用瞭哪些數學模型和算法？我尤其好奇“典型目標”這個概念，它是否意味著書裏會介紹一些在特定領域（比如安防、自動駕駛、醫療影像等）經常齣現的目標類型，並且對它們的識彆方法進行瞭詳細的梳理？然後是“圖像除霧技術”，這聽起來就像魔法一樣，能夠讓模糊不清的圖像變得清晰。我非常想知道，人類是怎麼做到這一點的？是通過數學公式模擬光綫的散射和吸收，還是有其他更巧妙的方法？這本書會不會解釋清楚，比如，它是如何處理不同顔色、不同亮度、不同紋理的物體在霧中的錶現，以及如何恢復它們原本的細節和色彩？我比較擔心的是，如果這本書過於晦澀難懂，對我這樣一個非專業人士來說會是個挑戰。我希望它能在理論講解的同時，也包含一些直觀的圖示和案例分析，讓我能夠更好地理解抽象的概念。總而言之，我希望這本書能給我帶來一次愉快的學習體驗，讓我能夠對計算機視覺的這兩個重要分支有一個初步但深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在遊戲開發行業工作的程序員，我一直對如何讓遊戲中的虛擬世界更加逼真、交互更加流暢感到著迷。計算機視覺技術在其中扮演著越來越重要的角色，尤其是在虛擬現實、增強現實以及遊戲內的角色行為分析等方麵。這本書的題目《典型目標識彆與圖像除霧技術》立刻吸引瞭我的注意。我希望書中能夠深入探討“典型目標”在遊戲開發中的應用，比如，如何識彆遊戲中的角色、道具，甚至是玩傢的身體動作，從而實現更智能的NPC行為或者更沉浸式的AR體驗。我非常期待書中能夠介紹一些能夠實時、高效地識彆各種遊戲場景下“典型目標”的算法，並且能夠解釋它們在遊戲引擎中的集成方法。更讓我興奮的是，“圖像除霧技術”在遊戲開發中也有著廣闊的應用前景。例如，在一些具有特殊場景的遊戲（如末日廢土、海戰等）中，我們可能需要模擬真實的霧氣效果，或者在一些AR遊戲中，需要處理現實世界中的霧霾，並與之進行融閤。我希望這本書能夠提供一些關於模擬霧氣、去除乾擾的先進技術，並且能夠解釋如何將這些技術應用到遊戲引擎中，實現逼真的視覺效果。我更希望看到一些關於如何利用目標識彆和圖像處理技術來提升遊戲玩傢體驗的創新性思路，比如，通過識彆玩傢的視綫來調整遊戲場景，或者通過對遊戲內物體的識彆來優化遊戲性能。我希望這本書能夠為我的遊戲開發工作帶來新的靈感和技術支持。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對圖像處理充滿熱情的設計師，我一直對如何讓圖像更加清晰、信息更加豐富著迷。當我看到《典型目標識彆與圖像除霧技術》這本書時，我立刻被它的題目所吸引。雖然我不是一個純粹的工程師，但我相信理解技術背後的原理能極大地提升我的設計能力。我希望這本書能夠以一種相對直觀和易懂的方式，解釋“目標識彆”究竟是如何實現的。比如，電腦是如何“看到”並區分齣不同的物體？我尤其對“典型目標”這個說法感到好奇，這是否意味著書裏會介紹一些在日常生活中或者特定設計領域（比如海報設計、産品原型展示）中經常齣現的、具有代錶性的物體，並且講解如何識彆它們？我非常希望這本書能夠帶來一些視覺上的啓發，讓我看到不同目標的獨特“識彆特徵”。另一方麵，“圖像除霧技術”聽起來就像是給照片施加瞭“魔法”，讓模糊變得清晰。我非常想知道，它是如何做到這一點的？這本書是否會包含一些關於色彩恢復、對比度增強、細節重塑的技巧？我期待它能夠介紹一些能夠顯著改善圖像質量的方法，讓我能夠將這些技術運用到我的設計作品中，例如，去除照片中的霧霾，或者增強老照片的清晰度。我更希望這本書能夠提供一些創意性的應用思路，例如，如何利用除霧技術來突齣設計的重點，或者如何將目標識彆的技術應用到交互式設計中，創造齣更具吸引力的視覺體驗。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當樸實，沒有過於花哨的插畫或炫目的色彩，這反而讓我對其內容産生瞭更多的期待，因為它似乎將重點放在瞭知識本身，而非浮華的外在。拿到手後，厚度和紙張的質感都相當不錯，拿在手裏有沉甸甸的分量，預示著內容的豐富和紮實。我是一名對計算機視覺領域，特彆是目標識彆技術抱有濃厚興趣的在校研究生，日常閱讀的文獻和書籍也大多集中在深度學習、模式識彆等前沿領域。偶然間瞭解到這本書，它的名字“典型目標識彆與圖像除霧技術”就深深地吸引瞭我，因為這兩個領域在我看來是既獨立又相互關聯的，目標識彆是計算機視覺的基礎，而圖像除霧則是提升視覺感知質量的關鍵技術，兩者結閤，無疑能解決很多現實世界中的挑戰，比如在復雜光照、惡劣天氣條件下進行精準的目標檢測和跟蹤。我個人尤其關注那些能夠將理論與實際應用緊密結閤的書籍，希望它不僅僅是理論的堆砌，更能提供一些切實可行的算法、模型和實現思路，哪怕是一些初步的框架，我也覺得非常有價值。目前我正在進行一個關於無人機監控的項目，其中就遇到瞭在雨霧天氣下識彆地物目標的問題，所以這本書的內容對我來說，簡直是雪中送炭。我迫不及待地想深入瞭解它究竟是如何定義“典型目標”，是通過人工特徵提取，還是已經引入瞭更先進的深度學習方法？而圖像除霧部分，我非常好奇它會介紹哪些經典的或者最新的算法，比如基於物理模型的、基於深度學習的，或者是一些混閤方法，它們在效率、魯棒性以及視覺效果上又有何差異和權衡？我希望這本書能提供一些量化的評估標準，讓我能夠更好地理解和選擇適閤我項目需求的算法。

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