正版新书--图像目标检测技术及应用 陈哲,王慧斌 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈哲，王慧斌 著

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• 目标检测
• 图像处理
• 深度学习
• 计算机视觉
• 人工智能
• 算法
• Python
• OpenCV
• TensorFlow
• PyTorch

店铺： 麦点文化图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115418791

商品编码：29339380092

包装：平装

出版时间：2016-06-01

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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《智能视觉：从感知到理解的深度探索》 内容简介 在科技飞速发展的今天，机器“看懂”世界的能力已不再是科幻小说中的情节，而是正在深刻改变我们生产、生活和认知方式的现实。人工智能浪潮席卷而来，其中，计算机视觉作为人工智能的核心分支，正以惊人的速度向前迈进。本书《智能视觉：从感知到理解的深度探索》，旨在为广大读者，无论是初涉AI领域的学生、充满好奇心的技术爱好者，还是希望在业务中融入前沿技术的工程师和研究人员，提供一个全面、深入且易于理解的计算机视觉技术概览。 我们不仅仅关注“是什么”，更致力于揭示“为什么”和“怎么做”。本书将带领读者穿越计算机视觉的发展历程，从早期的图像处理基础，到如今风靡全球的深度学习革命，逐层剥离其背后的核心原理和关键技术。我们将深入探讨计算机视觉领域最激动人心的前沿技术，包括但不限于： 一、 视觉的基石：图像处理与特征提取 在深入理解复杂的深度学习模型之前，扎实的图像处理基础是不可或缺的。本书将从最基础的图像表示、像素操作、颜色空间转换等概念讲起，为读者构建起对图像数字化的初步认知。随后，我们将探讨经典的图像增强技术，如何通过滤波、对比度调整等方法改善图像质量，使其更适合后续分析。 更重要的是，我们将详细介绍传统图像识别领域至关重要的特征提取技术。从早期的边缘检测（如Sobel、Canny算子）、角点检测（如Harris角点）、纹理分析（如LBP）到更具代表性的SIFT、SURF、HOG等特征描述符，我们将阐述它们是如何捕捉图像中的几何和纹理信息，以及它们在物体识别、匹配等任务中的应用。这些经典方法不仅是理解深度学习的跳板，在某些资源受限或特定场景下，它们仍然具有不可替代的价值。 二、 深度学习的崛起：神经网络的视觉革命 深度学习的出现，无疑是计算机视觉领域的一场革命。本书将以清晰的脉络，逐步引入深度学习的核心概念。我们将从最基础的感知机模型开始，逐步讲解多层感知机（MLP）及其工作原理。 接着，我们将重点聚焦于卷积神经网络（CNN），这是当前计算机视觉领域最主流、最强大的模型。我们将详细解析卷积层、池化层、激活函数（如ReLU）以及全连接层的构成与作用，理解它们如何协同工作，从原始像素中逐层提取更抽象、更具语义的特征。本书将深入剖析经典的CNN架构，如AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等，分析它们在网络结构设计上的创新之处，以及如何通过残差连接、Inception模块等技术解决深度网络训练中的难题，提升模型的性能。 此外，我们还会介绍循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU）在处理序列数据方面的优势，以及它们如何与CNN结合，应用于视频分析、图像字幕生成等任务。Transformer模型在自然语言处理领域取得巨大成功后，也被成功引入计算机视觉，本书将介绍Vision Transformer（ViT）及其变体，阐述其如何利用自注意力机制处理图像，展现出强大的潜力。 三、 智能的实现：计算机视觉核心任务详解 基于强大的深度学习模型，计算机视觉得以解决一系列复杂而实际的任务。本书将对这些核心任务进行深度剖析： 图像分类 (Image Classification)： 这是最基础的视觉任务，旨在为图像分配一个预定义的类别标签。我们将探讨如何训练CNN模型进行高效准确的图像分类，以及常用的数据集（如ImageNet）和评估指标（如准确率、精确率、召回率）。 目标检测 (Object Detection)： 这一任务要求不仅识别图像中的物体，还要定位其在图像中的精确位置（通常通过边界框表示）。我们将详细介绍两类主流的目标检测方法： 两阶段检测器： 如Faster R-CNN系列，它们先生成候选区域，再进行分类和回归。我们将剖析区域建议网络（RPN）的核心思想。 一阶段检测器： 如YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector），它们通过一步到位的方式预测边界框和类别，实现了速度和精度的平衡。我们将深入讲解YOLOv3、YOLOv5、YOLOX等最新版本的演进和优化。 语义分割 (Semantic Segmentation)： 目标是将图像中的每个像素分配到一个语义类别。我们将介绍全卷积网络（FCN）的设计思路，以及U-Net、DeepLab等经典语义分割模型的原理，理解它们如何利用编码器-解码器结构和空洞卷积等技术实现像素级的精准分割。 实例分割 (Instance Segmentation)： 在语义分割的基础上，实例分割还需要区分同一类别的不同实例。Mask R-CNN是该领域的代表性工作，本书将详细解析其工作流程。 姿态估计 (Pose Estimation)： 旨在检测图像中人体或其他物体的关键点，从而推断其姿态。我们将介绍自顶向下和自底向上的姿态估计方法。 图像生成 (Image Generation)： GAN（生成对抗网络）和VAE（变分自编码器）是实现图像生成的主流技术。本书将深入讲解GAN的生成器-判别器对抗训练机制，以及它们在图像风格迁移、超分辨率、数据增强等方面的应用。 图像检索 (Image Retrieval)： 如何根据一张查询图像，在大量数据库中找到相似的图像。我们将探讨基于特征的图像检索方法。 四、 实践与应用：技术落地与未来展望 理论知识的学习最终是为了指导实践。本书将结合丰富的案例，展示计算机视觉技术在各行各业的广泛应用： 自动驾驶： 目标检测、跟踪、语义分割等技术如何协同工作，实现车辆对周围环境的感知。 智能安防： 人脸识别、行为分析、异常检测在公共安全领域的应用。 医疗影像分析： CT、MRI等影像的自动诊断、病灶检测与分割。 工业自动化： 产品缺陷检测、质量控制、机器人视觉引导。 零售业： 货架商品识别、客流分析、智能推荐。 增强现实/虚拟现实 (AR/VR)： 场景理解、三维重建、手势识别。 内容创作： 图像编辑、风格迁移、智能滤镜。 本书不仅会介绍这些应用的整体框架，还会深入讲解实现这些应用所需的关键技术细节和算法选择。 最后，我们将对计算机视觉领域的最新研究进展和未来发展趋势进行展望，例如：小样本学习 (Few-Shot Learning)、零样本学习 (Zero-Shot Learning)、多模态学习 (Multimodal Learning)、可解释性AI (Explainable AI, XAI) 在计算机视觉中的应用，以及效率更高、泛化性更强的模型的探索。 阅读对象： 计算机科学、电子工程、自动化等相关专业学生： 为您提供扎实的理论基础和清晰的学习路径。 AI领域的研究者和开发者： 帮助您快速掌握前沿技术，激发新的研究灵感。 希望将AI技术应用于业务的技术人员和产品经理： 提供实际应用的案例和技术指导。 对人工智能和计算机视觉充满好奇的爱好者： 带领您走进这个充满魅力的科技世界。 《智能视觉：从感知到理解的深度探索》不仅仅是一本书，它是一次穿越智能视觉世界的旅程。我们相信，通过本书的学习，您将能够更深刻地理解机器如何“看见”，并为构建更智能、更美好的未来贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

最近迷上了计算机视觉领域，尤其是图像目标检测，感觉这个方向潜力无穷，应用场景也特别广泛。虽然我不是这个领域的专业人士，但出于兴趣，我一直在关注相关的技术进展和书籍。市面上关于这个主题的书籍不少，我希望找到一本能够系统性地介绍核心技术，同时又能体现实际应用的书。我比较看重书籍的理论深度和工程实践的结合度，最好能有一些案例分析，让我能更好地理解技术是如何落地解决实际问题的。例如，在自动驾驶、安防监控、医学影像分析等领域，目标检测的应用让我印象深刻，也让我对这项技术产生了浓厚的兴趣。我希望能通过阅读相关书籍，建立起扎实的理论基础，并且对当前主流的目标检测算法有一个清晰的认识，比如R-CNN系列、YOLO系列、SSD等等，了解它们各自的优缺点以及适用场景。同时，我也希望书籍能够讲解一些前沿的研究方向，比如小目标检测、实时性优化、鲁棒性提升等方面的内容，这样才能跟上技术发展的步伐。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在人工智能领域摸爬滚打多年的工程师，我深知理论与实践相结合的重要性。在工作中，我经常需要处理大量的图像数据，并从中提取有用的信息，目标检测无疑是其中最基础也是最关键的一环。我一直希望能找到一本能够深入浅出地讲解目标检测技术原理的书籍，并且能提供丰富的实践指导。我希望这本书能够涵盖从经典的算法到最新的研究成果，并且能够详细介绍各个算法的数学原理、网络结构、训练技巧以及性能评估指标。同时，我更看重的是书籍在实际应用方面的论述，比如如何将目标检测技术应用于工业缺陷检测、遥感影像分析、零售业商品识别等领域，并且能够提供一些可操作的代码示例或者项目搭建的思路。我希望通过阅读这本书，能够提升自己在目标检测领域的专业技能，并且能够将其有效地应用到实际工作中，解决实际的工程难题，提高工作效率和项目质量。

评分☆☆☆☆☆

最近我开始接触一些图像识别相关的课程，发现目标检测是其中一个非常重要的分支。我一直对能够“看见”并识别物体的人工智能技术感到着迷，也对它的应用前景充满期待。我希望找一本入门级的书籍，能够用通俗易懂的语言解释目标检测的基本概念，比如什么是目标、什么是检测框、什么是置信度等等。我希望这本书能够循序渐进地介绍一些基础的算法，比如滑动窗口、HOG特征+SVM等，然后逐步过渡到深度学习的检测方法。在应用方面，我特别希望能了解目标检测在日常生活中的具体应用，比如手机相册的智能分类、智能家居的场景识别、甚至是自动驾驶汽车的“眼睛”，这些都让我觉得非常神奇。这本书最好能包含一些简单的代码示例，让我能够动手实践，加深对理论知识的理解，并且能够体验到构建一个简单的目标检测系统的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

随着人工智能技术的飞速发展，图像目标检测已经渗透到我们生活的方方面面，从安防监控到自动驾驶，再到医疗影像分析，这项技术的重要性不言而喻。我一直对这项技术背后的原理和实现方法非常感兴趣，并希望能够深入了解。我期待找到一本能够全面、系统地介绍图像目标检测技术的书籍，能够涵盖从基础的算法原理到前沿的研究进展。我希望这本书能够深入剖析各种主流检测算法的优势和劣势，比如Faster R-CNN、YOLO、SSD等，并详细阐述它们的网络结构、训练策略和优化方法。同时，我更关注的是这些技术在实际应用中的落地情况，比如在具体业务场景下，如何选择合适的算法、如何进行模型调优、如何部署和维护等。我希望通过阅读这本书，能够获得宝贵的实践经验，能够将理论知识转化为解决实际问题的能力，为推动相关领域的技术发展贡献一份力量。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对计算机视觉充满热情的学生，尤其对图像目标检测这一核心技术领域充满了好奇。我希望找到一本能够系统梳理目标检测技术发展脉络，并且能够深入探讨其核心算法的书籍。我希望这本书能够从基础的理论出发，例如图像处理、特征提取等，然后逐步引导读者进入深度学习时代的目标检测方法。我特别关注像是anchor box、NMS（非极大值抑制）等关键概念的解释，以及不同算法（如单阶段和双阶段检测器）的权衡与取舍。此外，我也对目标检测在不同应用场景下的挑战与解决方案感兴趣，例如小物体检测的难度、密集场景下的遮挡问题、实时性要求高等。我希望通过阅读这本书，能够建立起扎实的目标检测理论基础，并且能够为我未来在计算机视觉领域的研究和开发打下坚实的基础，让我能够更好地理解和参与到这项激动人心的技术浪潮中。