9787115418791 图像目标检测技术及应用 人民邮电出版社 陈哲,王慧斌 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

基本信息

书名：图像目标检测技术及应用

定价：78.00元

作者：陈哲,王慧斌

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2016-06-01

ISBN：9787115418791

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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本书主要介绍面向复杂场景中（包括复杂光学环境和复杂背景条件）的图像目标检测技术，从复杂环境建模，图像特征提取及分割几个方面进行了论述。此外，本书还论述了生物视觉机制建模技术并对几种典型的仿生模型进行了介绍，以及仿蛙眼、螳螂虾复眼机制的复杂场景图像目标检测技术。本书的特色全面介绍复杂环境中的图像目标检测技术的研究生教材，以往的教材是以“智能视频监控中目标检测与识别”的名字出版，多适合本科生，内容和知识框架较陈旧。本书拟从系统的角度，更加全面地向相关研究人员和研究生介绍讲述这门学科技术的基本理论方法及其一些重要的应用领域。本书编写的目标是为本领域工程技术人员及普通高等院校信息类硕士研究生提供一本能反映图像目标检测处理新进展的书籍，使相关研究人员和学生能够掌握信息获取与处理理论发展的历史与现状，掌握其涉及的广泛理论基础和应用的各个方面，为从事信息处理研究或工程技术应用打好基础。本书籍的编写原则是：（1）要反映该领域的新进展，包括新的理论成果和应用技术等；（2）内容只涵盖已经被认为是成熟的理论和技术，以及相关的内容；（3）侧重于技术的发展和方法的应用，突出其理论基础的广泛性和应用的普遍性；（4）内容要适应普通高等院校硕士研究生的教学需要。本书既突出以下特色：（1）基础理论体系的完整性，为解决复杂环境中图像目标检测处理中各类问题提供坚实系统的理论基础。（2）应用的普遍性，包括水下场景，复杂背景等。（3）适合研究生教学的特殊性，要针对所涉及的问题给予完整详细的描述，适合课堂教学与自学。

内容提要

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本书系统阐述了图像目标检测的有关概念、原理和方法，共分10章，章简要介绍了图像目标检测的意义和应用，第2章介绍了光学成像过程模型与图像处理，第3章介绍了基于适应性模型的动态环境背景建模方法，第4章介绍了基于非线性降维强散射环境中图像特征提取方法，第5章介绍了基于先验知识的图像目标分割方法，第6章介绍了压缩域图像处理与运动目标分割方法，第7章介绍仿生视觉模型与图像处理，第8章介绍基于仿蛙眼分层模型的强散射环境背景建模方法，第9章介绍仿螳螂虾视觉正交侧抑制的偏振图像特征提取方法，0章介绍仿螳螂虾视觉适应机制的图像目标分割。本书是图像目标检测方面的专著，反映作者近年来在这一领域的主要研究成果。

目录

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章绪论

第2章 光学成像过程模型与图像处理

第3章 基于适应性模型的复杂环境背景建模

第4章 基于非线性降维模型的图像特征提取

第5章 基于先验知识的图像目标分割

第6章 图像压缩域处理与运动目标分割方法

第7章 仿生视觉模型与图像处理

第8章 仿蛙眼视觉分层机制的强散射环境背景建模

第9章 仿螳螂虾视觉正交侧抑制的偏振图像特征提取

0章 仿螳螂虾视觉适应机制的图像目标分割

作者介绍

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陈哲 男，江苏徐州人，博士，讲师。2014年毕业于河海大学获计算机应用技术专业博士学位，现在河海大学计算机与信息学院工作。已先后主持了国家自然科学基金青年项目，江苏省自然科学基金青年项目等多项课题，参与了863计划项目，国家自然科学基金重点项目等10余项课题。获得了中国仪器仪表学会科技奖三等奖1项，发表学术论文20余篇。目前主要从事图像处理、模式识别、视觉检测及跟踪等方面的研究和教学工作。

文摘

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序言

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《深入理解图像识别：从原理到实践》 内容梗概： 本书旨在为读者提供一个全面而深入的图像识别技术学习路径，从最基础的图像处理概念出发，逐步剖析现代图像识别的核心算法和模型，并结合实际应用场景，指导读者如何构建、训练和部署高性能的图像识别系统。本书内容严谨，理论与实践并重，力求让读者不仅理解“是什么”，更能掌握“为什么”和“如何做”。 第一章：图像识别基础 本章将为读者搭建坚实的理论基础。我们将从计算机如何“看懂”图像入手，介绍图像的本质——像素矩阵，以及其在计算机视觉领域中的基本表示方法。 图像的数字表示： 讲解灰度图像、彩色图像（RGB、HSV等色彩空间）的表示方式，以及像素深度、分辨率等关键概念。 图像预处理技术： 介绍在进行识别前，对图像进行增强和降噪的重要性。内容将涵盖： 几何变换： 缩放、旋转、平移、裁剪等，用于调整图像尺寸、矫正视角。 色彩变换： 对比度增强、亮度调整、色彩平衡，使图像特征更明显。 滤波与降噪： 高斯滤波、中值滤波、双边滤波等，去除噪声，平滑图像。 形态学操作： 腐蚀、膨胀、开运算、闭运算，用于处理图像的形状和连通性。 特征提取的初步探索： 介绍一些传统的、基于手工设计的特征提取方法，为后续深度学习方法做铺垫。 边缘检测： Sobel算子、Canny算子等，识别图像中的亮度突变区域。 角点检测： Harris角点、Shi-Tomasi角点，识别图像中的关键点。 纹理特征： 灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP），描述图像的纹理信息。 尺度不变特征变换（SIFT）与方向梯度直方图（HOG）： 讲解这些经典的特征描述子，它们在过去对图像识别领域做出了巨大贡献，能够描述图像的关键点及其周围的局部信息，对尺度、旋转等变化具有鲁棒性。 第二章：机器学习在图像识别中的应用 本章将引入机器学习的概念，并展示其在图像识别任务中的应用。我们将从基础的分类模型开始，逐步过渡到更复杂的模型。 监督学习基础： 讲解监督学习的核心思想，即利用标注数据进行模型训练。 分类问题： 介绍分类的定义和目标。 评估指标： 准确率、精确率、召回率、F1分数、混淆矩阵等，用于衡量分类模型的性能。 传统分类算法： K近邻（KNN）： 基于距离的简单分类器。 支持向量机（SVM）： 讲解SVM的原理，包括核函数的使用，以及其在高维空间中的分类能力。 决策树与随机森林： 介绍树形结构的分类模型，以及集成学习的优势。 朴素贝叶斯： 基于贝叶斯定理的概率分类器。 特征工程的重要性： 强调手工设计特征在传统机器学习方法中的关键作用，以及其局限性——需要领域知识和大量的实验。 第三章：深度学习的崛起与卷积神经网络（CNN） 本章是本书的核心，将深入探讨深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）在图像识别领域带来的革命性突破。 深度学习概述： 介绍深度学习的起源、发展以及与传统机器学习的区别。 神经网络基础： 讲解人工神经元、激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）、损失函数（交叉熵、均方误差）以及反向传播算法。 卷积神经网络（CNN）架构详解： 卷积层（Convolutional Layer）： 核心组件，讲解卷积核（filter）、步长（stride）、填充（padding）的概念，以及卷积操作如何提取图像的空间层次特征。 激活层（Activation Layer）： 讲解ReLU等激活函数的作用，引入非线性。 池化层（Pooling Layer）： 最大池化（Max Pooling）、平均池化（Average Pooling），用于降低特征图的维度，增加模型的鲁棒性，减少计算量。 全连接层（Fully Connected Layer）： 将提取的特征进行最终分类。 经典CNN模型分析： LeNet-5： 最早成功的CNN模型之一，奠定基础。 AlexNet： 开启深度学习在ImageNet竞赛中的统治地位，引入ReLU和Dropout。 VGGNet： 强调使用小尺寸卷积核堆叠，深化网络。 GoogLeNet (Inception)： 引入Inception模块，提高计算效率和网络宽度。 ResNet（残差网络）： 解决深度网络训练中的梯度消失问题，实现极深的CNN。 DenseNet： 密集连接，促进特征重用。 CNN模型的设计与优化： 讲解如何根据任务需求选择或设计CNN架构，如何调整网络深度、宽度、卷积核大小等参数。 第四章：现代CNN模型与进阶技术 本章将进一步介绍更先进的CNN模型和提升模型性能的技术。 轻量级CNN模型： 针对移动端和嵌入式设备等资源受限场景，介绍MobileNet、ShuffleNet等高效网络。 注意力机制（Attention Mechanism）： 通道注意力（Channel Attention）： Squeeze-and-Excitation Networks (SENet) 等，让模型关注重要的特征通道。 空间注意力（Spatial Attention）： 让模型关注图像中的重要区域。 混合注意力： 结合通道和空间注意力。 迁移学习（Transfer Learning）： 讲解如何利用预训练模型（在大型数据集上训练的模型），并在自己的数据集上进行微调（fine-tuning），极大地加速训练过程并提升性能，特别是在数据量较少的情况下。 数据增强（Data Augmentation）： 介绍各种数据增强技术，如随机裁剪、翻转、旋转、颜色抖动、Cutout、Mixup等，用于扩充训练数据，提高模型的泛化能力。 正则化技术： Dropout、Batch Normalization、Weight Decay等，用于防止模型过拟合。 第五章：目标检测技术 本章将深入探讨目标检测这一更复杂的计算机视觉任务，即在图像中定位物体的位置并识别其类别。 目标检测概述： 介绍目标检测与图像分类的区别，以及需要解决的两个核心问题：定位（localization）和分类（classification）。 两阶段目标检测器： R-CNN系列： R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN。详细讲解区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）的概念，以及如何高效地生成候选区域。 单阶段目标检测器： YOLO系列（You Only Look Once）： 讲解YOLO的端到端检测思想，如何将目标检测视为回归问题。 SSD（Single Shot MultiBox Detector）： 结合了单阶段的效率和多尺度的检测能力。 Anchor Boxes： 讲解Anchor Boxes在目标检测中的作用，如何预设不同尺度和长宽比的锚框来匹配目标。 评估指标： Intersection over Union (IoU)、Average Precision (AP)、Mean Average Precision (mAP)。 第六章：图像分割技术 本章将介绍图像分割，即为图像中的每个像素分配一个类别标签，实现更精细的场景理解。 图像分割概述： 语义分割（Semantic Segmentation）： 对图像中的每个像素进行分类。 实例分割（Instance Segmentation）： 对图像中的每个实例进行区分和分割。 全卷积网络（FCN）： 讲解FCN如何将CNN应用于像素级的预测，以及上采样（upsampling）和反卷积（deconvolution）技术。 U-Net： 介绍U-Net在医学图像分割领域的成功，其编码器-解码器结构以及跳跃连接（skip connections）。 Mask R-CNN： 讲解Mask R-CNN如何扩展Faster R-CNN，实现实例分割。 其他先进分割模型： Pixel-wise Fully Connected Networks (FCN)、DeepLab系列等。 第七章：目标跟踪与行为识别 本章将扩展图像识别的应用范围，涉及动态场景下的分析。 目标跟踪： 传统跟踪方法： 基于特征点跟踪、光流法。 基于深度学习的跟踪方法： Siamese Network、MDNet等，讲解如何利用深度学习模型进行目标外观建模和运动预测。 行为识别： 基于帧的识别： 将视频视为一系列图像。 基于时空信息的识别： 3D CNN、Two-Stream CNN等，如何捕捉视频中的时间动态。 第八章：图像识别在实际中的应用 本章将展示图像识别技术在各个领域的广泛应用，并讨论实际部署中遇到的挑战。 人脸识别与检测： 讲解人脸识别的流程，包括人脸检测、对齐、特征提取和比对，以及其在安防、支付等领域的应用。 自动驾驶： 自动驾驶中的物体检测（行人、车辆、交通标志）、车道线检测、障碍物识别等。 医疗影像分析： 疾病诊断、肿瘤检测、医学影像分割等。 工业视觉： 产品缺陷检测、质量控制、机器人抓取等。 电子商务： 商品识别、图像搜索、虚拟试穿等。 智能监控与安防： 异常行为检测、人群密度分析等。 计算机视觉的伦理与挑战： 讨论数据偏见、隐私保护、模型的可解释性等问题。 第九章：深度学习框架与实践 本章将指导读者如何动手实践，选择合适的深度学习框架，并完成模型开发的全流程。 主流深度学习框架介绍： TensorFlow： Google开发的开源机器学习框架。 PyTorch： Facebook开发的开源机器学习框架，以其灵活性和易用性著称。 Keras： 运行在TensorFlow等后端之上的高级API，简化模型构建。 模型训练流程： 数据加载与预处理： 如何高效地加载和预处理图像数据。 模型构建： 使用框架API构建CNN、目标检测、分割模型。 损失函数与优化器： 选择合适的损失函数（如交叉熵、Smooth L1 Loss）和优化器（如SGD、Adam）。 模型评估与调优： 如何根据评估指标进行模型调优，调整超参数。 模型部署： 模型导出与转换： 如ONNX、TensorRT等。 部署到不同平台： 服务器、移动端（Android/iOS）、嵌入式设备。 实战项目演示： 结合一个或多个实际应用案例，如猫狗分类、手写数字识别、简单的目标检测等，贯穿模型构建、训练、评估和部署的全过程。 第十章：未来趋势与展望 本章将对图像识别技术的未来发展进行展望，包括前沿研究方向和潜在的突破点。 Transformer在视觉领域的应用： Vision Transformer (ViT) 及其变种，如何将NLP领域的Transformer模型成功应用于视觉任务。 自监督学习（Self-Supervised Learning）： 无需人工标注即可进行模型预训练，解决数据标注成本高昂的问题。 多模态学习： 结合图像、文本、语音等多种信息进行理解。 生成模型（Generative Models）： GANs、VAE等，用于图像生成、风格迁移。 可解释性AI（Explainable AI, XAI）： 如何理解模型的决策过程，提高模型的透明度和可信度。 边缘计算与实时性： 在设备端进行高效的图像识别。 本书适合所有对图像识别技术感兴趣的读者，包括在校学生、研究人员、软件工程师以及希望将图像识别技术应用于实际业务的开发者。通过阅读本书，读者将能够系统地掌握图像识别的核心理论和技术，并具备独立开发和部署相关应用的能力。