正版新書--圖像目標檢測技術及應用 陳哲,王慧斌 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳哲，王慧斌 著

圖書標籤:

• 目標檢測
• 圖像處理
• 深度學習
• 計算機視覺
• 人工智能
• 算法
• Python
• OpenCV
• TensorFlow
• PyTorch

店鋪： 麥點文化圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115418791

商品編碼：29339380092

包裝：平裝

齣版時間：2016-06-01

基本信息

書名：圖像目標檢測技術及應用

定價：78.00元

作者：陳哲,王慧斌

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2016-06-01

ISBN：9787115418791

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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本書主要介紹麵嚮復雜場景中（包括復雜光學環境和復雜背景條件）的圖像目標檢測技術，從復雜環境建模，圖像特徵提取及分割幾個方麵進行瞭論述。此外，本書還論述瞭生物視覺機製建模技術並對幾種典型的仿生模型進行瞭介紹，以及仿蛙眼、螳螂蝦復眼機製的復雜場景圖像目標檢測技術。本書的特色全麵介紹復雜環境中的圖像目標檢測技術的研究生教材，以往的教材是以“智能視頻監控中目標檢測與識彆”的名字齣版，多適閤本科生，內容和知識框架較陳舊。本書擬從係統的角度，更加全麵地嚮相關研究人員和研究生介紹講述這門學科技術的基本理論方法及其一些重要的應用領域。本書編寫的目標是為本領域工程技術人員及普通高等院校信息類碩士研究生提供一本能反映圖像目標檢測處理新進展的書籍，使相關研究人員和學生能夠掌握信息獲取與處理理論發展的曆史與現狀，掌握其涉及的廣泛理論基礎和應用的各個方麵，為從事信息處理研究或工程技術應用打好基礎。本書籍的編寫原則是：（1）要反映該領域的新進展，包括新的理論成果和應用技術等；（2）內容隻涵蓋已經被認為是成熟的理論和技術，以及相關的內容；（3）側重於技術的發展和方法的應用，突齣其理論基礎的廣泛性和應用的普遍性；（4）內容要適應普通高等院校碩士研究生的教學需要。本書既突齣以下特色：（1）基礎理論體係的完整性，為解決復雜環境中圖像目標檢測處理中各類問題提供堅實係統的理論基礎。（2）應用的普遍性，包括水下場景，復雜背景等。（3）適閤研究生教學的特殊性，要針對所涉及的問題給予完整詳細的描述，適閤課堂教學與自學。

內容提要

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本書係統闡述瞭圖像目標檢測的有關概念、原理和方法，共分10章，章簡要介紹瞭圖像目標檢測的意義和應用，第2章介紹瞭光學成像過程模型與圖像處理，第3章介紹瞭基於適應性模型的動態環境背景建模方法，第4章介紹瞭基於非綫性降維強散射環境中圖像特徵提取方法，第5章介紹瞭基於先驗知識的圖像目標分割方法，第6章介紹瞭壓縮域圖像處理與運動目標分割方法，第7章介紹仿生視覺模型與圖像處理，第8章介紹基於仿蛙眼分層模型的強散射環境背景建模方法，第9章介紹仿螳螂蝦視覺正交側抑製的偏振圖像特徵提取方法，0章介紹仿螳螂蝦視覺適應機製的圖像目標分割。本書是圖像目標檢測方麵的專著，反映作者近年來在這一領域的主要研究成果。

目錄

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章緒論

第2章 光學成像過程模型與圖像處理

第3章 基於適應性模型的復雜環境背景建模

第4章 基於非綫性降維模型的圖像特徵提取

第5章 基於先驗知識的圖像目標分割

第6章 圖像壓縮域處理與運動目標分割方法

第7章 仿生視覺模型與圖像處理

第8章 仿蛙眼視覺分層機製的強散射環境背景建模

第9章 仿螳螂蝦視覺正交側抑製的偏振圖像特徵提取

0章 仿螳螂蝦視覺適應機製的圖像目標分割

作者介紹

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陳哲 男，江蘇徐州人，博士，講師。2014年畢業於河海大學獲計算機應用技術專業博士學位，現在河海大學計算機與信息學院工作。已先後主持瞭國傢自然科學基金青年項目，江蘇省自然科學基金青年項目等多項課題，參與瞭863計劃項目，國傢自然科學基金重點項目等10餘項課題。獲得瞭中國儀器儀錶學會科技奬三等奬1項，發錶學術論文20餘篇。目前主要從事圖像處理、模式識彆、視覺檢測及跟蹤等方麵的研究和教學工作。

文摘

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序言

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《智能視覺：從感知到理解的深度探索》 內容簡介 在科技飛速發展的今天，機器“看懂”世界的能力已不再是科幻小說中的情節，而是正在深刻改變我們生産、生活和認知方式的現實。人工智能浪潮席捲而來，其中，計算機視覺作為人工智能的核心分支，正以驚人的速度嚮前邁進。本書《智能視覺：從感知到理解的深度探索》，旨在為廣大讀者，無論是初涉AI領域的學生、充滿好奇心的技術愛好者，還是希望在業務中融入前沿技術的工程師和研究人員，提供一個全麵、深入且易於理解的計算機視覺技術概覽。 我們不僅僅關注“是什麼”，更緻力於揭示“為什麼”和“怎麼做”。本書將帶領讀者穿越計算機視覺的發展曆程，從早期的圖像處理基礎，到如今風靡全球的深度學習革命，逐層剝離其背後的核心原理和關鍵技術。我們將深入探討計算機視覺領域最激動人心的前沿技術，包括但不限於： 一、 視覺的基石：圖像處理與特徵提取 在深入理解復雜的深度學習模型之前，紮實的圖像處理基礎是不可或缺的。本書將從最基礎的圖像錶示、像素操作、顔色空間轉換等概念講起，為讀者構建起對圖像數字化的初步認知。隨後，我們將探討經典的圖像增強技術，如何通過濾波、對比度調整等方法改善圖像質量，使其更適閤後續分析。 更重要的是，我們將詳細介紹傳統圖像識彆領域至關重要的特徵提取技術。從早期的邊緣檢測（如Sobel、Canny算子）、角點檢測（如Harris角點）、紋理分析（如LBP）到更具代錶性的SIFT、SURF、HOG等特徵描述符，我們將闡述它們是如何捕捉圖像中的幾何和紋理信息，以及它們在物體識彆、匹配等任務中的應用。這些經典方法不僅是理解深度學習的跳闆，在某些資源受限或特定場景下，它們仍然具有不可替代的價值。 二、 深度學習的崛起：神經網絡的視覺革命 深度學習的齣現，無疑是計算機視覺領域的一場革命。本書將以清晰的脈絡，逐步引入深度學習的核心概念。我們將從最基礎的感知機模型開始，逐步講解多層感知機（MLP）及其工作原理。 接著，我們將重點聚焦於捲積神經網絡（CNN），這是當前計算機視覺領域最主流、最強大的模型。我們將詳細解析捲積層、池化層、激活函數（如ReLU）以及全連接層的構成與作用，理解它們如何協同工作，從原始像素中逐層提取更抽象、更具語義的特徵。本書將深入剖析經典的CNN架構，如AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等，分析它們在網絡結構設計上的創新之處，以及如何通過殘差連接、Inception模塊等技術解決深度網絡訓練中的難題，提升模型的性能。 此外，我們還會介紹循環神經網絡（RNN）及其變種（如LSTM、GRU）在處理序列數據方麵的優勢，以及它們如何與CNN結閤，應用於視頻分析、圖像字幕生成等任務。Transformer模型在自然語言處理領域取得巨大成功後，也被成功引入計算機視覺，本書將介紹Vision Transformer（ViT）及其變體，闡述其如何利用自注意力機製處理圖像，展現齣強大的潛力。 三、 智能的實現：計算機視覺核心任務詳解 基於強大的深度學習模型，計算機視覺得以解決一係列復雜而實際的任務。本書將對這些核心任務進行深度剖析： 圖像分類 (Image Classification)： 這是最基礎的視覺任務，旨在為圖像分配一個預定義的類彆標簽。我們將探討如何訓練CNN模型進行高效準確的圖像分類，以及常用的數據集（如ImageNet）和評估指標（如準確率、精確率、召迴率）。 目標檢測 (Object Detection)： 這一任務要求不僅識彆圖像中的物體，還要定位其在圖像中的精確位置（通常通過邊界框錶示）。我們將詳細介紹兩類主流的目標檢測方法： 兩階段檢測器： 如Faster R-CNN係列，它們先生成候選區域，再進行分類和迴歸。我們將剖析區域建議網絡（RPN）的核心思想。 一階段檢測器： 如YOLO（You Only Look Once）係列和SSD（Single Shot MultiBox Detector），它們通過一步到位的方式預測邊界框和類彆，實現瞭速度和精度的平衡。我們將深入講解YOLOv3、YOLOv5、YOLOX等最新版本的演進和優化。 語義分割 (Semantic Segmentation)： 目標是將圖像中的每個像素分配到一個語義類彆。我們將介紹全捲積網絡（FCN）的設計思路，以及U-Net、DeepLab等經典語義分割模型的原理，理解它們如何利用編碼器-解碼器結構和空洞捲積等技術實現像素級的精準分割。 實例分割 (Instance Segmentation)： 在語義分割的基礎上，實例分割還需要區分同一類彆的不同實例。Mask R-CNN是該領域的代錶性工作，本書將詳細解析其工作流程。 姿態估計 (Pose Estimation)： 旨在檢測圖像中人體或其他物體的關鍵點，從而推斷其姿態。我們將介紹自頂嚮下和自底嚮上的姿態估計方法。 圖像生成 (Image Generation)： GAN（生成對抗網絡）和VAE（變分自編碼器）是實現圖像生成的主流技術。本書將深入講解GAN的生成器-判彆器對抗訓練機製，以及它們在圖像風格遷移、超分辨率、數據增強等方麵的應用。 圖像檢索 (Image Retrieval)： 如何根據一張查詢圖像，在大量數據庫中找到相似的圖像。我們將探討基於特徵的圖像檢索方法。 四、 實踐與應用：技術落地與未來展望 理論知識的學習最終是為瞭指導實踐。本書將結閤豐富的案例，展示計算機視覺技術在各行各業的廣泛應用： 自動駕駛： 目標檢測、跟蹤、語義分割等技術如何協同工作，實現車輛對周圍環境的感知。 智能安防： 人臉識彆、行為分析、異常檢測在公共安全領域的應用。 醫療影像分析： CT、MRI等影像的自動診斷、病竈檢測與分割。 工業自動化： 産品缺陷檢測、質量控製、機器人視覺引導。 零售業： 貨架商品識彆、客流分析、智能推薦。 增強現實/虛擬現實 (AR/VR)： 場景理解、三維重建、手勢識彆。 內容創作： 圖像編輯、風格遷移、智能濾鏡。 本書不僅會介紹這些應用的整體框架，還會深入講解實現這些應用所需的關鍵技術細節和算法選擇。 最後，我們將對計算機視覺領域的最新研究進展和未來發展趨勢進行展望，例如：小樣本學習 (Few-Shot Learning)、零樣本學習 (Zero-Shot Learning)、多模態學習 (Multimodal Learning)、可解釋性AI (Explainable AI, XAI) 在計算機視覺中的應用，以及效率更高、泛化性更強的模型的探索。 閱讀對象： 計算機科學、電子工程、自動化等相關專業學生： 為您提供紮實的理論基礎和清晰的學習路徑。 AI領域的研究者和開發者： 幫助您快速掌握前沿技術，激發新的研究靈感。 希望將AI技術應用於業務的技術人員和産品經理： 提供實際應用的案例和技術指導。 對人工智能和計算機視覺充滿好奇的愛好者： 帶領您走進這個充滿魅力的科技世界。 《智能視覺：從感知到理解的深度探索》不僅僅是一本書，它是一次穿越智能視覺世界的旅程。我們相信，通過本書的學習，您將能夠更深刻地理解機器如何“看見”，並為構建更智能、更美好的未來貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對計算機視覺充滿熱情的學生，尤其對圖像目標檢測這一核心技術領域充滿瞭好奇。我希望找到一本能夠係統梳理目標檢測技術發展脈絡，並且能夠深入探討其核心算法的書籍。我希望這本書能夠從基礎的理論齣發，例如圖像處理、特徵提取等，然後逐步引導讀者進入深度學習時代的目標檢測方法。我特彆關注像是anchor box、NMS（非極大值抑製）等關鍵概念的解釋，以及不同算法（如單階段和雙階段檢測器）的權衡與取捨。此外，我也對目標檢測在不同應用場景下的挑戰與解決方案感興趣，例如小物體檢測的難度、密集場景下的遮擋問題、實時性要求高等。我希望通過閱讀這本書，能夠建立起紮實的目標檢測理論基礎，並且能夠為我未來在計算機視覺領域的研究和開發打下堅實的基礎，讓我能夠更好地理解和參與到這項激動人心的技術浪潮中。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在人工智能領域摸爬滾打多年的工程師，我深知理論與實踐相結閤的重要性。在工作中，我經常需要處理大量的圖像數據，並從中提取有用的信息，目標檢測無疑是其中最基礎也是最關鍵的一環。我一直希望能找到一本能夠深入淺齣地講解目標檢測技術原理的書籍，並且能提供豐富的實踐指導。我希望這本書能夠涵蓋從經典的算法到最新的研究成果，並且能夠詳細介紹各個算法的數學原理、網絡結構、訓練技巧以及性能評估指標。同時，我更看重的是書籍在實際應用方麵的論述，比如如何將目標檢測技術應用於工業缺陷檢測、遙感影像分析、零售業商品識彆等領域，並且能夠提供一些可操作的代碼示例或者項目搭建的思路。我希望通過閱讀這本書，能夠提升自己在目標檢測領域的專業技能，並且能夠將其有效地應用到實際工作中，解決實際的工程難題，提高工作效率和項目質量。

評分☆☆☆☆☆

最近我開始接觸一些圖像識彆相關的課程，發現目標檢測是其中一個非常重要的分支。我一直對能夠“看見”並識彆物體的人工智能技術感到著迷，也對它的應用前景充滿期待。我希望找一本入門級的書籍，能夠用通俗易懂的語言解釋目標檢測的基本概念，比如什麼是目標、什麼是檢測框、什麼是置信度等等。我希望這本書能夠循序漸進地介紹一些基礎的算法，比如滑動窗口、HOG特徵+SVM等，然後逐步過渡到深度學習的檢測方法。在應用方麵，我特彆希望能瞭解目標檢測在日常生活中的具體應用，比如手機相冊的智能分類、智能傢居的場景識彆、甚至是自動駕駛汽車的“眼睛”，這些都讓我覺得非常神奇。這本書最好能包含一些簡單的代碼示例，讓我能夠動手實踐，加深對理論知識的理解，並且能夠體驗到構建一個簡單的目標檢測係統的樂趣。

評分☆☆☆☆☆

隨著人工智能技術的飛速發展，圖像目標檢測已經滲透到我們生活的方方麵麵，從安防監控到自動駕駛，再到醫療影像分析，這項技術的重要性不言而喻。我一直對這項技術背後的原理和實現方法非常感興趣，並希望能夠深入瞭解。我期待找到一本能夠全麵、係統地介紹圖像目標檢測技術的書籍，能夠涵蓋從基礎的算法原理到前沿的研究進展。我希望這本書能夠深入剖析各種主流檢測算法的優勢和劣勢，比如Faster R-CNN、YOLO、SSD等，並詳細闡述它們的網絡結構、訓練策略和優化方法。同時，我更關注的是這些技術在實際應用中的落地情況，比如在具體業務場景下，如何選擇閤適的算法、如何進行模型調優、如何部署和維護等。我希望通過閱讀這本書，能夠獲得寶貴的實踐經驗，能夠將理論知識轉化為解決實際問題的能力，為推動相關領域的技術發展貢獻一份力量。

評分☆☆☆☆☆

最近迷上瞭計算機視覺領域，尤其是圖像目標檢測，感覺這個方嚮潛力無窮，應用場景也特彆廣泛。雖然我不是這個領域的專業人士，但齣於興趣，我一直在關注相關的技術進展和書籍。市麵上關於這個主題的書籍不少，我希望找到一本能夠係統性地介紹核心技術，同時又能體現實際應用的書。我比較看重書籍的理論深度和工程實踐的結閤度，最好能有一些案例分析，讓我能更好地理解技術是如何落地解決實際問題的。例如，在自動駕駛、安防監控、醫學影像分析等領域，目標檢測的應用讓我印象深刻，也讓我對這項技術産生瞭濃厚的興趣。我希望能通過閱讀相關書籍，建立起紮實的理論基礎，並且對當前主流的目標檢測算法有一個清晰的認識，比如R-CNN係列、YOLO係列、SSD等等，瞭解它們各自的優缺點以及適用場景。同時，我也希望書籍能夠講解一些前沿的研究方嚮，比如小目標檢測、實時性優化、魯棒性提升等方麵的內容，這樣纔能跟上技術發展的步伐。