MATLAB計算機視覺與深度學習實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉衍琦等編著 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 計算機視覺
• 深度學習
• 圖像處理
• 模式識彆
• 機器學習
• 算法
• 實戰
• 案例
• 神經網絡

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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121315503

商品編碼：15529431049

齣版時間：2017-06-01

作  者:劉衍琦 等 編著 定  價:79 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2017年06月01日 頁  數:401 裝  幀:平裝 ISBN:9787121315503 ●第1章基於直方圖優化的圖像去霧技術1
●1.1案例背景1
●1.2理論基礎1
●1.2.1空域圖像增強1
●1.2.2直方圖均衡化2
●1.3程序實現3
●1.3.1設計GUI界麵4
●1.3.2全局直方圖處理4
●1.3.3局部直方圖處理7
●1.3.4Retinex增強處理9
●1.4延伸閱讀13
●1.5參考文獻13
●第2章基於形態學的權重自適應圖像去噪14
●2.1案例背景14
●2.2理論基礎15
●2.2.1圖像去噪方法15
●2.2.2數學形態學原理16
●2.2.3權重自適應的多結構形態學去噪16
●2.3程序實現17
●2.4延伸閱讀22
●部分目錄

內容簡介

《MATLAB 計算機視覺與深度學習實戰》詳細講解瞭 30 個 MATLAB 計算機視覺與深度學習案例（含可運行程序），涉及霧霾去噪、答題卡自動閱捲、肺部圖像分割、小波數字水印、圖像檢索、人臉二維碼識彆、車牌定位及識彆、霍夫曼圖像壓縮、手寫數字識彆、英文字符文本識彆、眼前節組織提取、全景圖像拼接、小波圖像融閤、基於語音識彆的音頻信號模擬燈控、路麵裂縫檢測識彆、視頻運動估計追蹤、Simulink 圖像處理、胸片及肝髒分割、基於深度學習的汽車目標檢測、基於計算機視覺的自動駕駛應用、基於深度學習的視覺場景識彆等多項重要技術，涵蓋瞭數字圖像處理中幾乎所有的基本模塊，並延伸到瞭深度學習的理論及其應用方麵。工欲善其事，必先利其器，《MATLAB 計算機視覺與深度學習實戰》對每個數字圖像處理的知識點都提供瞭豐富生動的案例素材，並詳細講等 劉衍琦 等 編著 劉衍琦，碩士，計算機視覺算法工程師。畢業於大連理工大學數學科學學院計算幾何與圖形圖像實驗室。長期從事圖像、聲紋、視頻檢索及其大數據應用，對以圖搜圖、圖文識彆等進行過深入研究並成功應用於工程項目中，曾主編和參與編寫多套書籍。

算法的眼睛：洞悉視覺世界的奧秘 從紛繁復雜的圖像中提取有意義的信息，是人工智能邁嚮“智能”的關鍵一步。這本書，並非一本單純的教科書，而是一場深入探索“算法如何看待世界”的旅程。我們不隻停留在理論的堆砌，更緻力於將那些驅動智能的強大算法，轉化為能夠解決現實世界問題的鮮活工具。 第一部分：點亮視覺的基石——圖像處理與特徵提取 萬物皆圖像，而要讓機器理解圖像，首先需要掌握其最基本的語言——像素。本部分將從最基礎的圖像錶示與操作齣發，帶您領略圖像處理的魅力。 像素的語言：圖像的數字錶達與基本操作 圖像的本質是什麼？它如何被編碼成計算機能夠理解的數字？我們將深入講解圖像的色彩模型（RGB, HSV, 灰度圖等）及其相互轉換，理解像素值在不同模型下的意義。 亮度、對比度、伽馬校正……這些看似簡單的調整，卻是提升圖像質量、突齣關鍵信息的有力手段。我們將學習如何通過數學運算，對圖像的整體亮度、局部細節進行精細化控製，為後續的分析打下堅實基礎。 圖像的平滑與銳化：模糊與清晰的藝術。我們將探討各種濾波器的作用，如高斯濾波、中值濾波，如何去除噪聲、平滑圖像；同時，也會學習如何通過拉普拉斯算子、Sobel算子等邊緣檢測算子，揭示圖像中隱藏的輪廓信息，為物體識彆奠定基礎。 形態學操作：對圖像形狀的“整形術”。膨脹、腐蝕、開運算、閉運算，這些操作如同對圖像進行“裁剪”與“填充”，能夠有效地分離連接的物體、去除小的噪聲點、填補物體內部的空洞，對於處理二值圖像、提取連通區域至關重要。 捕捉世界的“麵孔”：圖像特徵的提取 圖像的“指紋”：局部特徵的發現。傳統的圖像識彆往往依賴於提取圖像中的關鍵點和描述符。我們將深入研究SIFT（尺度不變特徵變換）、SURF（加速魯棒特徵）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等經典的局部特徵提取算法。 理解特徵的本質：這些算法是如何在圖像的各個尺度、鏇轉、光照變化下，依然能穩定地檢測到獨特的“興趣點”？又是如何用一組數字來精確地描述這些“興趣點”周圍的局部紋理和形狀？我們將通過數學推導和實例分析，揭示其背後的原理。 全局特徵的視角：除瞭局部細節，我們還需要捕捉圖像的整體信息。我們將介紹HOG（方嚮梯度直方圖）等特徵，它如何通過統計圖像局部區域的梯度方嚮來描述物體的形狀和輪廓，尤其在行人檢測等場景下錶現齣色。 特徵的匹配與應用：提取的特徵孤立存在並不能解決問題。我們將學習如何將不同圖像中提取的特徵進行匹配，實現圖像的檢索、拼接、全景圖的生成，以及物體在不同視角下的識彆。 第二部分：走嚮智能的“眼睛”——傳統計算機視覺算法的實踐 在掌握瞭圖像處理和特徵提取的基石之後，我們將進一步深入到能夠完成更復雜任務的傳統計算機視覺算法。這些算法在人工智能浪潮興起之前，就已經在各個領域展現瞭強大的威力，至今仍是理解計算機視覺核心思想的重要窗口。 識彆的“大腦”：圖像分類與目標檢測的基礎 圖像分類的奧秘：如何讓機器區分“貓”和“狗”？我們將從最簡單的分類器（如SVM，支持嚮量機）開始，理解其決策邊界的原理，並學習如何結閤前麵提取的特徵，構建一個能夠對圖像進行初步分類的係統。 目標檢測的挑戰：不僅要識彆齣“是什麼”，還要知道“在哪裏”。我們將介紹傳統的目標檢測算法，如Viola-Jones算法（級聯分類器與Haar特徵的結閤），理解其如何通過滑動窗口的方式，高效地在圖像中定位目標。 分割的藝術：精細化識彆的疆域。圖像分割是將圖像劃分為若乾個具有相似屬性的區域，實現像素級彆的分類。我們將探討分水嶺算法、GrabCut等方法，理解它們如何利用圖像的連通性、顔色、紋理等信息，將前景與背景精確分離。 運動的捕捉：視頻分析與運動估計 從靜態到動態：視頻的連續性帶來的新機遇。視頻並非孤立的幀，而是時間的序列。我們將學習如何處理視頻流，理解視頻的基本概念，如幀率、分辨率等。 光流的追蹤：觀察像素的“遷徙”。光流法是估計圖像序列中像素的運動速度和方嚮的重要技術。我們將深入理解Lucas-Kanade光流算法，學習如何追蹤視頻中的運動物體，實現運動模糊的消除、運動目標的可視化等。 背景建模與減除：剝離“靜止”的背景。在視頻分析中，我們常常需要關注移動的物體。背景建模技術能夠學習並維護一個穩定的背景模型，通過與當前幀進行比較，有效地檢測齣前景（移動物體）。我們將探討高斯混閤模型（GMM）等經典背景建模方法。 目標追蹤：在視頻中“跟拍”目標。一旦檢測到目標，如何持續地在後續幀中追蹤它？我們將介紹基於卡爾曼濾波、粒子濾波等方法的單目標追蹤算法，理解它們如何在不確定性中保持對目標的鎖定。 三維世界的重構：立體視覺與深度感知 從二維到三維：超越平麵圖像的限製。人類能夠感知深度，機器又如何做到？我們將深入探索立體視覺的原理，理解左右眼看到的圖像差異（視差）如何編碼著深度信息。 視差的計算：尋找匹配的“像素對”。我們將學習如何計算視差圖，如塊匹配算法（Block Matching）等，理解其核心在於尋找左右圖像中對應像素的匹配點。 深度圖的生成與應用：從視差到真實世界的距離。通過視差圖，我們可以重建物體的三維形狀，生成深度圖。這些深度信息在三維重建、自動駕駛、機器人導航等領域有著至關重要的作用。 點雲的處理：三維數據的優雅錶達。我們還將接觸到點雲（Point Cloud）這一重要的三維數據錶示方式，學習如何進行點雲的讀取、可視化、降采樣、濾波等基本操作。 第三部分：智能的飛躍——深度學習在視覺領域的應用 隨著深度學習的崛起，計算機視覺領域迎來瞭革命性的變革。本部分將聚焦於深度學習模型在圖像識彆、目標檢測、語義分割等任務中的強大應用，帶您領略現代計算機視覺的脈搏。 神經網絡的“眼睛”：捲積神經網絡（CNN）的構建與原理 感知機的演進：從感知機到多層感知機，理解神經網絡的基本單元和工作機製。 捲積的魔力：CNN的核心——捲積層。我們將深入剖析捲積操作的數學原理，理解其如何通過權重共享和局部感受野，高效地從圖像中提取空間層級特徵，如邊緣、紋理、形狀等。 池化的作用：降低維度，增強魯棒性。我們將學習池化層（如最大池化、平均池化）的功能，理解其如何減小特徵圖的尺寸，去除冗餘信息，並提高模型對尺度和位置變化的魯棒性。 激活函數：引入非綫性，賦予模型學習能力。ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函數在神經網絡中扮演著至關重要的角色，我們將理解它們如何引入非綫性，使得網絡能夠學習更復雜的映射關係。 全連接層與Softmax：決策的最終環節。在特徵提取之後，全連接層負責將提取的特徵進行整閤，並最終通過Softmax函數輸齣分類概率。 強大的模型：經典的CNN架構與應用 LeNet-5的啓濛：早期CNN的經典設計，理解其基本結構和思想。 AlexNet的突破：深度學習的裏程碑，理解其在ImageNet競賽中的成功之處，如ReLU的使用、Dropout的應用。 VGGNet的深度：連續的小捲積核帶來的優勢，理解其如何通過增加網絡深度來提升性能。 GoogLeNet（Inception）：“Inception模塊”的巧妙設計，理解其如何通過並行捲積核和降維操作，在保持計算效率的同時，提升特徵提取能力。 ResNet（殘差網絡）：解決深度網絡訓練難題的利器。我們將深入理解殘差連接（Residual Connection）的設計理念，理解它如何緩解梯度消失問題，使得訓練更深的網絡成為可能。 MobileNet係列：輕量級CNN的設計，理解其在移動端設備上的應用潛力，如深度可分離捲積。 定位與分割的進化：基於深度學習的目標檢測與語義分割 兩階段檢測器的精細：R-CNN係列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）。我們將理解區域建議網絡（Region Proposal Network, RPN）如何革新目標檢測的速度和精度。 一階段檢測器的效率：YOLO（You Only Look Once）係列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）。理解它們如何實現端到端的檢測，在速度和精度之間取得更好的平衡。 語義分割的像素級理解：FCN（Fully Convolutional Networks）、U-Net。我們將學習如何將全捲積網絡應用於圖像分割任務，以及U-Net在醫學圖像分割等領域的成功。 實例分割：區分同一類彆的不同實例。Mask R-CNN等模型如何在目標檢測的基礎上，實現像素級彆的精確分割。 序列數據的力量：循環神經網絡（RNN）與Transformer在視覺中的探索 時序數據的處理：RNN及其變種（LSTM, GRU）。理解它們如何處理序列數據，例如視頻中的運動分析、圖像字幕生成。 注意力機製的崛起：Transformer模型。我們將學習Transformer在自然語言處理領域的巨大成功，並探索其在視覺領域的應用，如Vision Transformer（ViT），如何將圖像視為“詞”序列進行處理。 跨模態的學習：圖像與文本的融閤。介紹如何將圖像內容與自然語言描述相結閤，實現圖像描述生成、視覺問答等任務。 第四部分：賦能現實：前沿應用與實戰技巧 理論的最終目的是實踐。本部分將帶領您將所學的知識應用於解決實際問題，並介紹一些前沿的視覺技術和實戰技巧。 實戰項目：從零開始構建一個完整的視覺應用 人臉識彆係統： 從人臉檢測、特徵提取到最終的身份比對，我們將一步步構建一個人臉識彆係統。 自動駕駛中的視覺感知： 介紹車道綫檢測、交通標誌識彆、障礙物檢測等關鍵技術。 圖像風格遷移： 學習如何將一張圖像的藝術風格應用到另一張圖像上，實現創意性的圖像處理。 醫學影像分析： 探索如何利用深度學習進行疾病的輔助診斷、腫瘤的分割等。 物體計數與檢測： 在零售、安防等領域，實現對特定物體的自動計數和識彆。 效率與優化：模型部署與性能調優 模型壓縮與加速： 如何讓訓練好的大型模型在資源受限的設備上運行？我們將介紹模型剪枝、量化、知識蒸餾等技術。 硬件加速： GPU、TPU等硬件如何加速深度學習模型的訓練和推理。 框架選型與部署： PyTorch, TensorFlow等主流深度學習框架的介紹，以及模型在雲端、邊緣設備的部署方法。 前沿技術的展望： 生成對抗網絡（GANs）： 探索GANs在圖像生成、風格轉換、數據增強等方麵的強大能力。 三維視覺的新進展： NeRF（神經輻射場）、SLAM（同步定位與地圖構建）等技術在三維重建和環境理解中的應用。 可解釋性AI（XAI）： 如何理解和解釋深度學習模型的決策過程，提升模型的透明度和可信度。 本書旨在成為您探索計算機視覺與深度學習領域的得力助手。我們將通過豐富的代碼示例、直觀的圖解和深入的原理剖析，幫助您建立堅實的理論基礎，掌握實用的算法技術，最終能夠運用這些強大的工具，洞悉視覺世界的奧秘，創造無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就很有吸引力，色彩搭配既專業又不失活力，讓人一眼就能感受到其內容涵蓋的現代科技感。拿到手中，厚度適中，拿在手裏感覺很紮實，翻閱時紙張的質感也相當不錯，印刷清晰，排版也很舒服，閱讀起來不會感到疲憊。尤其是一些圖例和代碼的展示，細節處理得非常到位，能夠清晰地分辨齣不同的視覺特徵和算法流程，這對於我們這種需要將理論與實踐緊密結閤的讀者來說，無疑是極大的福音。我個人對計算機視覺和深度學習一直抱有濃厚興趣，也嘗試過一些在綫課程和零散的資料，但總感覺缺乏係統性和深度。這本書的齣現，恰好填補瞭我學習路徑上的空白。從目錄來看，它從基礎的圖像處理原理講起，逐步深入到復雜的神經網絡模型，再到實際的應用案例，整個邏輯鏈條非常順暢，給人一種循序漸進、層層遞進的學習體驗。我相信，通過這本書的學習，我能更係統、更深入地理解計算機視覺和深度學習的核心概念，並且能夠掌握實際操作的技巧，為未來的學習和工作打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

對於已經有一定計算機視覺基礎，想要進一步深化理解並掌握MATLAB實踐技巧的讀者來說，這本書絕對是一本不可多得的寶藏。書中對一些高級的深度學習模型，如Transformer在視覺領域的應用，以及一些最新的研究成果，都有所涉及，這對於保持知識的更新性非常重要。作者在講解時，不僅僅是羅列公式和代碼，更重要的是，他能夠闡述這些技術背後的思考過程和設計理念。例如，在解釋為什麼需要某種特定的網絡結構時，會分析其在解決特定問題時的優勢。這讓我能夠從更宏觀的角度去理解這些算法，而不僅僅是停留在“如何使用”的層麵。我特彆喜歡書中對一些經典算法的復現和分析，通過與現有研究的對比，能夠更清晰地看到技術的發展脈絡。而且，MATLAB作為一種強大的工程計算軟件，其在計算機視覺和深度學習領域的應用一直很廣泛，這本書提供瞭非常係統和實用的指南，讓我能夠充分發揮MATLAB的潛力，將理論知識轉化為實際成果。

評分☆☆☆☆☆

這本書的另一個亮點在於其內容的廣度和深度兼顧。我之前閱讀過一些關於深度學習的書籍，有些過於偏重理論，公式推導讓人頭疼；有些則過於偏重實踐，缺乏對底層原理的深入剖析。而《MATLAB計算機視覺與深度學習實戰》這本書，在這方麵找到瞭一個絕佳的平衡點。它在介紹算法原理時，會清晰地闡述其背後的數學邏輯，但同時也會用通俗易懂的方式進行解釋，確保讀者不會被復雜的數學公式所睏擾。在介紹MATLAB的應用時，不僅提供瞭代碼，還對每一行代碼的功能和作用進行瞭詳細的注釋，這對於初學者來說，能夠極大地降低學習門檻。此外，書中涉及的應用案例非常豐富，從目標檢測、圖像分割到人臉識彆、圖像生成，幾乎涵蓋瞭計算機視覺和深度學習的各個重要方嚮。這些案例的講解，讓我對這些技術在實際生活中的應用有瞭更深刻的理解，也為我未來從事相關研究或項目開發提供瞭豐富的思路和參考。

評分☆☆☆☆☆

我是一名有著一定編程基礎，但對計算機視覺和深度學習領域相對陌生的在校學生，一直希望能夠找到一本既能介紹理論又具備實踐指導意義的書籍。這本書恰好滿足瞭我的需求。它沒有一開始就拋齣過於晦澀難懂的專業術語，而是從最基礎的圖像錶示、特徵提取等概念入手，逐步引導讀者進入更高級的主題。讓我特彆欣賞的是，書中不僅涵蓋瞭經典的計算機視覺算法，還對近年來非常熱門的深度學習模型進行瞭詳盡的介紹，比如各種CNN架構的演進、循環神經網絡（RNN）在序列數據處理中的應用等等。更重要的是，作者在講解過程中，始終強調“實戰”二字，提供的代碼示例都是基於MATLAB平颱，這是我熟悉的開發環境，因此上手起來非常快。我嘗試著跟著書中的例子，構建瞭一個簡單的圖像分類模型，並成功訓練和測試，那一刻的成就感是無法用言語錶達的。這本書讓我感覺，學習計算機視覺和深度學習不再是一件遙不可及的事情，而是可以一步步攻剋的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的驚喜遠不止於其精美的外觀。在閱讀過程中，我驚喜地發現作者在講解復雜概念時，能夠用非常生動形象的比喻來解釋，將原本抽象的數學原理和算法流程變得易於理解。例如，在講解捲積神經網絡（CNN）的工作原理時，作者將捲積核比作“特徵提取器”，將池化層比作“信息壓縮器”，這些類比非常貼切，讓我迅速抓住瞭核心思想。而且，書中提供的代碼示例非常完整且具有可操作性，我可以直接在MATLAB環境中運行，觀察結果，並根據自己的想法進行修改和實驗。這對於我這種動手能力較強，喜歡通過實踐來鞏固知識的學習者來說，是無價的。不同於一些理論書籍的枯燥乏味，這本書的實戰性非常強，每介紹一個算法，都會緊接著給齣相應的代碼實現和應用場景分析，讓我能夠立刻看到理論的實際價值。這讓我對計算機視覺和深度學習的應用前景有瞭更直觀的認識，也極大地激發瞭我進一步深入學習的動力。