MATLAB计算机视觉与深度学习实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

作  者:刘衍琦 等 编著 定  价:79 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2017年06月01日 页  数:401 装  帧:平装 ISBN:9787121315503 ●第1章基于直方图优化的图像去雾技术1
●1.1案例背景1
●1.2理论基础1
●1.2.1空域图像增强1
●1.2.2直方图均衡化2
●1.3程序实现3
●1.3.1设计GUI界面4
●1.3.2全局直方图处理4
●1.3.3局部直方图处理7
●1.3.4Retinex增强处理9
●1.4延伸阅读13
●1.5参考文献13
●第2章基于形态学的权重自适应图像去噪14
●2.1案例背景14
●2.2理论基础15
●2.2.1图像去噪方法15
●2.2.2数学形态学原理16
●2.2.3权重自适应的多结构形态学去噪16
●2.3程序实现17
●2.4延伸阅读22
●部分目录

内容简介

《MATLAB 计算机视觉与深度学习实战》详细讲解了 30 个 MATLAB 计算机视觉与深度学习案例（含可运行程序），涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符文本识别、眼前节组织提取、全景图像拼接、小波图像融合、基于语音识别的音频信号模拟灯控、路面裂缝检测识别、视频运动估计追踪、Simulink 图像处理、胸片及肝脏分割、基于深度学习的汽车目标检测、基于计算机视觉的自动驾驶应用、基于深度学习的视觉场景识别等多项重要技术，涵盖了数字图像处理中几乎所有的基本模块，并延伸到了深度学习的理论及其应用方面。工欲善其事，必先利其器，《MATLAB 计算机视觉与深度学习实战》对每个数字图像处理的知识点都提供了丰富生动的案例素材，并详细讲等 刘衍琦 等 编著 刘衍琦，硕士，计算机视觉算法工程师。毕业于大连理工大学数学科学学院计算几何与图形图像实验室。长期从事图像、声纹、视频检索及其大数据应用，对以图搜图、图文识别等进行过深入研究并成功应用于工程项目中，曾主编和参与编写多套书籍。

算法的眼睛：洞悉视觉世界的奥秘 从纷繁复杂的图像中提取有意义的信息，是人工智能迈向“智能”的关键一步。这本书，并非一本单纯的教科书，而是一场深入探索“算法如何看待世界”的旅程。我们不只停留在理论的堆砌，更致力于将那些驱动智能的强大算法，转化为能够解决现实世界问题的鲜活工具。 第一部分：点亮视觉的基石——图像处理与特征提取 万物皆图像，而要让机器理解图像，首先需要掌握其最基本的语言——像素。本部分将从最基础的图像表示与操作出发，带您领略图像处理的魅力。 像素的语言：图像的数字表达与基本操作 图像的本质是什么？它如何被编码成计算机能够理解的数字？我们将深入讲解图像的色彩模型（RGB, HSV, 灰度图等）及其相互转换，理解像素值在不同模型下的意义。 亮度、对比度、伽马校正……这些看似简单的调整，却是提升图像质量、突出关键信息的有力手段。我们将学习如何通过数学运算，对图像的整体亮度、局部细节进行精细化控制，为后续的分析打下坚实基础。 图像的平滑与锐化：模糊与清晰的艺术。我们将探讨各种滤波器的作用，如高斯滤波、中值滤波，如何去除噪声、平滑图像；同时，也会学习如何通过拉普拉斯算子、Sobel算子等边缘检测算子，揭示图像中隐藏的轮廓信息，为物体识别奠定基础。 形态学操作：对图像形状的“整形术”。膨胀、腐蚀、开运算、闭运算，这些操作如同对图像进行“裁剪”与“填充”，能够有效地分离连接的物体、去除小的噪声点、填补物体内部的空洞，对于处理二值图像、提取连通区域至关重要。 捕捉世界的“面孔”：图像特征的提取 图像的“指纹”：局部特征的发现。传统的图像识别往往依赖于提取图像中的关键点和描述符。我们将深入研究SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等经典的局部特征提取算法。 理解特征的本质：这些算法是如何在图像的各个尺度、旋转、光照变化下，依然能稳定地检测到独特的“兴趣点”？又是如何用一组数字来精确地描述这些“兴趣点”周围的局部纹理和形状？我们将通过数学推导和实例分析，揭示其背后的原理。 全局特征的视角：除了局部细节，我们还需要捕捉图像的整体信息。我们将介绍HOG（方向梯度直方图）等特征，它如何通过统计图像局部区域的梯度方向来描述物体的形状和轮廓，尤其在行人检测等场景下表现出色。 特征的匹配与应用：提取的特征孤立存在并不能解决问题。我们将学习如何将不同图像中提取的特征进行匹配，实现图像的检索、拼接、全景图的生成，以及物体在不同视角下的识别。 第二部分：走向智能的“眼睛”——传统计算机视觉算法的实践 在掌握了图像处理和特征提取的基石之后，我们将进一步深入到能够完成更复杂任务的传统计算机视觉算法。这些算法在人工智能浪潮兴起之前，就已经在各个领域展现了强大的威力，至今仍是理解计算机视觉核心思想的重要窗口。 识别的“大脑”：图像分类与目标检测的基础 图像分类的奥秘：如何让机器区分“猫”和“狗”？我们将从最简单的分类器（如SVM，支持向量机）开始，理解其决策边界的原理，并学习如何结合前面提取的特征，构建一个能够对图像进行初步分类的系统。 目标检测的挑战：不仅要识别出“是什么”，还要知道“在哪里”。我们将介绍传统的目标检测算法，如Viola-Jones算法（级联分类器与Haar特征的结合），理解其如何通过滑动窗口的方式，高效地在图像中定位目标。 分割的艺术：精细化识别的疆域。图像分割是将图像划分为若干个具有相似属性的区域，实现像素级别的分类。我们将探讨分水岭算法、GrabCut等方法，理解它们如何利用图像的连通性、颜色、纹理等信息，将前景与背景精确分离。 运动的捕捉：视频分析与运动估计 从静态到动态：视频的连续性带来的新机遇。视频并非孤立的帧，而是时间的序列。我们将学习如何处理视频流，理解视频的基本概念，如帧率、分辨率等。 光流的追踪：观察像素的“迁徙”。光流法是估计图像序列中像素的运动速度和方向的重要技术。我们将深入理解Lucas-Kanade光流算法，学习如何追踪视频中的运动物体，实现运动模糊的消除、运动目标的可视化等。 背景建模与减除：剥离“静止”的背景。在视频分析中，我们常常需要关注移动的物体。背景建模技术能够学习并维护一个稳定的背景模型，通过与当前帧进行比较，有效地检测出前景（移动物体）。我们将探讨高斯混合模型（GMM）等经典背景建模方法。 目标追踪：在视频中“跟拍”目标。一旦检测到目标，如何持续地在后续帧中追踪它？我们将介绍基于卡尔曼滤波、粒子滤波等方法的单目标追踪算法，理解它们如何在不确定性中保持对目标的锁定。 三维世界的重构：立体视觉与深度感知 从二维到三维：超越平面图像的限制。人类能够感知深度，机器又如何做到？我们将深入探索立体视觉的原理，理解左右眼看到的图像差异（视差）如何编码着深度信息。 视差的计算：寻找匹配的“像素对”。我们将学习如何计算视差图，如块匹配算法（Block Matching）等，理解其核心在于寻找左右图像中对应像素的匹配点。 深度图的生成与应用：从视差到真实世界的距离。通过视差图，我们可以重建物体的三维形状，生成深度图。这些深度信息在三维重建、自动驾驶、机器人导航等领域有着至关重要的作用。 点云的处理：三维数据的优雅表达。我们还将接触到点云（Point Cloud）这一重要的三维数据表示方式，学习如何进行点云的读取、可视化、降采样、滤波等基本操作。 第三部分：智能的飞跃——深度学习在视觉领域的应用 随着深度学习的崛起，计算机视觉领域迎来了革命性的变革。本部分将聚焦于深度学习模型在图像识别、目标检测、语义分割等任务中的强大应用，带您领略现代计算机视觉的脉搏。 神经网络的“眼睛”：卷积神经网络（CNN）的构建与原理 感知机的演进：从感知机到多层感知机，理解神经网络的基本单元和工作机制。 卷积的魔力：CNN的核心——卷积层。我们将深入剖析卷积操作的数学原理，理解其如何通过权重共享和局部感受野，高效地从图像中提取空间层级特征，如边缘、纹理、形状等。 池化的作用：降低维度，增强鲁棒性。我们将学习池化层（如最大池化、平均池化）的功能，理解其如何减小特征图的尺寸，去除冗余信息，并提高模型对尺度和位置变化的鲁棒性。 激活函数：引入非线性，赋予模型学习能力。ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，我们将理解它们如何引入非线性，使得网络能够学习更复杂的映射关系。 全连接层与Softmax：决策的最终环节。在特征提取之后，全连接层负责将提取的特征进行整合，并最终通过Softmax函数输出分类概率。 强大的模型：经典的CNN架构与应用 LeNet-5的启蒙：早期CNN的经典设计，理解其基本结构和思想。 AlexNet的突破：深度学习的里程碑，理解其在ImageNet竞赛中的成功之处，如ReLU的使用、Dropout的应用。 VGGNet的深度：连续的小卷积核带来的优势，理解其如何通过增加网络深度来提升性能。 GoogLeNet（Inception）：“Inception模块”的巧妙设计，理解其如何通过并行卷积核和降维操作，在保持计算效率的同时，提升特征提取能力。 ResNet（残差网络）：解决深度网络训练难题的利器。我们将深入理解残差连接（Residual Connection）的设计理念，理解它如何缓解梯度消失问题，使得训练更深的网络成为可能。 MobileNet系列：轻量级CNN的设计，理解其在移动端设备上的应用潜力，如深度可分离卷积。 定位与分割的进化：基于深度学习的目标检测与语义分割 两阶段检测器的精细：R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）。我们将理解区域建议网络（Region Proposal Network, RPN）如何革新目标检测的速度和精度。 一阶段检测器的效率：YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）。理解它们如何实现端到端的检测，在速度和精度之间取得更好的平衡。 语义分割的像素级理解：FCN（Fully Convolutional Networks）、U-Net。我们将学习如何将全卷积网络应用于图像分割任务，以及U-Net在医学图像分割等领域的成功。 实例分割：区分同一类别的不同实例。Mask R-CNN等模型如何在目标检测的基础上，实现像素级别的精确分割。 序列数据的力量：循环神经网络（RNN）与Transformer在视觉中的探索 时序数据的处理：RNN及其变种（LSTM, GRU）。理解它们如何处理序列数据，例如视频中的运动分析、图像字幕生成。 注意力机制的崛起：Transformer模型。我们将学习Transformer在自然语言处理领域的巨大成功，并探索其在视觉领域的应用，如Vision Transformer（ViT），如何将图像视为“词”序列进行处理。 跨模态的学习：图像与文本的融合。介绍如何将图像内容与自然语言描述相结合，实现图像描述生成、视觉问答等任务。 第四部分：赋能现实：前沿应用与实战技巧 理论的最终目的是实践。本部分将带领您将所学的知识应用于解决实际问题，并介绍一些前沿的视觉技术和实战技巧。 实战项目：从零开始构建一个完整的视觉应用 人脸识别系统： 从人脸检测、特征提取到最终的身份比对，我们将一步步构建一个人脸识别系统。 自动驾驶中的视觉感知： 介绍车道线检测、交通标志识别、障碍物检测等关键技术。 图像风格迁移： 学习如何将一张图像的艺术风格应用到另一张图像上，实现创意性的图像处理。 医学影像分析： 探索如何利用深度学习进行疾病的辅助诊断、肿瘤的分割等。 物体计数与检测： 在零售、安防等领域，实现对特定物体的自动计数和识别。 效率与优化：模型部署与性能调优 模型压缩与加速： 如何让训练好的大型模型在资源受限的设备上运行？我们将介绍模型剪枝、量化、知识蒸馏等技术。 硬件加速： GPU、TPU等硬件如何加速深度学习模型的训练和推理。 框架选型与部署： PyTorch, TensorFlow等主流深度学习框架的介绍，以及模型在云端、边缘设备的部署方法。 前沿技术的展望： 生成对抗网络（GANs）： 探索GANs在图像生成、风格转换、数据增强等方面的强大能力。 三维视觉的新进展： NeRF（神经辐射场）、SLAM（同步定位与地图构建）等技术在三维重建和环境理解中的应用。 可解释性AI（XAI）： 如何理解和解释深度学习模型的决策过程，提升模型的透明度和可信度。 本书旨在成为您探索计算机视觉与深度学习领域的得力助手。我们将通过丰富的代码示例、直观的图解和深入的原理剖析，帮助您建立坚实的理论基础，掌握实用的算法技术，最终能够运用这些强大的工具，洞悉视觉世界的奥秘，创造无限可能。