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视觉计算方法


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视觉计算方法
  • 书号：9787030535191
    作者：谢剑斌等
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：B5
  • 页数：224
    字数：300
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2017-08-28
  • 所属分类：
  • 定价： ￥85.00元
    售价： ￥85.00元
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　　In order to help our readers fully understand the history, ideas, theories, improvement, simulation and features of video parsing algorithm, this book gives a detailed introduction to more than 50 basic theories of operators, descriptors, filtration, transformation, methods and so on concerning video parsing algorithm, and expounds the means for improvement and experimental simulation of video parsing algorithm. It systematically summarizes both its strong points and shortcomings, and provides sets of source codes of experimental simulation and video image libraries. Please find www.kedachang.com for related materials.
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  • CONTENTS
    PREFACE
    Chapter 1 Video Image Enhancement 1
    1.1 Recursive Median Filter 1
    References 2
    1.2 Least Squares Filter 2
    1.3 Homomorphic Filter 7
    References 10
    1.4 Bilateral Filter 10
    References 14
    1.5 Guided Filter 14
    References 16
    1.6 Lateral Inhibition Network 16
    References 22
    1.7 Mathematical Morphology 22
    References 30
    Chapter 2 Video Image Segmentation 31
    2.1 Double-Peak Histogram 31
    References 34
    2.2 Watershed 34
    References 36
    2.3 Regional Split-and-Merge 37
    References 38
    2.4 OTSU 38
    References 40
    2.5 Maximum 2D Entropy 41
    References 47
    2.6 2D Cross-Entropy 48
    References 55
    Chapter 3 Key Point Detection 56
    3.1 Moravec 56
    References 58
    3.2 Forstner 58
    References 60
    3.3 Harris 60
    References 64
    3.4 SUSAN 64
    References 69
    3.5 CSS 69
    References 74
    3.6 FAST 74
    References 77
    3.7 DoG 77
    References 80
    3.8 LoG 80
    References 83
    Chapter 4 Visual Feature Descriptors 84
    4.1 Hu Moment 84
    References 86
    4.2 Legendre Moments 87
    4.3 Fourier Descriptors 89
    References 91
    4.4 Haar 91
    References 96
    4.5 HOG 96
    References 98
    4.6 LBP 99
    References 103
    4.7 SIFT 103
    References 112
    4.8 SURF 112
    References 116
    Chapter 5 Transform and Dimension Reduction 117
    5.1 K-L Transform 117
    References 119
    5.2 DCT Transform 120
    References 126
    5.3 Gabor Transform 126
    References 129
    5.4 Wavelet Transform 129
    References 135
    5.5 Haar Transform 136
    References 140
    5.6 Hough Transform 140
    References 146
    5.7 LPT Transform 146
    References 150
    5.8 PCA 150
    References 154
    5.9 LDA 154
    References 157
    Chapter 6 Clustering and Classification 158
    6.1 Measure Methods of Similarity 158
    6.2 K-Means Clustering 162
    References 165
    6.3 Bayesian Methods 165
    References 168
    6.4 Adaptive Boosting 168
    References 174
    6.5 SVM 174
    References 181
    Chapter 7 Motion Detection and Target Tracking 182
    7.1 Background Subtraction 182
    References 189
    7.2 Temporal Difference 189
    References 194
    7.3 Optical Flow 194
    References 202
    7.4 Kalman Filtering 202
    References 207
    7.5 Mean Shift 207
    References 211
    7.6 CamShift Method 211
    References 213
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