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  • 相信,阅读以下这些经典的图像处理书籍能够助你一臂之力。赶紧紧随大圣众包威客平台的脚步吧! 《数字图像处理基础》  随着台式计算机的处理能力日益增强,各种图像拍摄的设备(例如平板电脑、...

    在这个看脸的时代,颜值就是一切。怎样可以成为控制颜值的“黑魔法师”?相信,阅读以下这些经典的图像处理书籍能够助你一臂之力。赶紧紧随大圣众包威客平台的脚步吧!

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    1. 《数字图像处理基础》

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      随着台式计算机的处理能力日益增强,各种图像拍摄的设备(例如平板电脑、手机摄像头、数码相机、扫描仪等)的普及,以及互联网的加持,使得数字图像处理变得与文字处理一样普及。本书就数字图像处理的各个基本主题,先给出有关问题的数学公式,然后根据数学公式给出实现有关问题的伪代码,最后在Java语言及ImageJ平台下完整实现。《数字图像处理基础》作为高等学校计算机及相关专业“数字图像处理”课程的教材,是非常适合的。

      2.《数字图像处理(第三版)》

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      在数字图像处理领域,本书作为主要教材已有30多年。这一版本除保留了前两版的大部分内容外,作者更在13个方面对本书进行了修订,新增了400多幅图像、200多幅图表及80多道习题,融入了近年来数字图像处理领域的重要进展,因而本书特色鲜明且与时俱进。全书仍分为12章,即绪论、数字图像基础、灰度变换与空间滤波、频率域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、小波和多分辨率处理、图像压缩、形态学图像处理、图像分割、表示与描述、目标识别。

      3.《Image Processing and Analysis》

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      《ImageProcessingandAnalysis》将现代数学与现代图像处理中最先进的方法联系起来,组织成一个连贯的逻辑结构。作者通过它们连接到傅里叶和光谱分析中的少数共同线程,揭示了传统图像处理的原理,从而整合了现代图像处理方法的多样性。可以说,这本书是全面而且综合的,它涵盖了当代图像分析和处理中的4个最强大的数学工具类,同时也探索了它们的内在连接和集成。

      4.《图像处理、分析与机器视觉(第3版)》

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      《图像处理、分析与机器视觉(第3版)》是为计算机专业图像处理、图像分析和机器视觉课程编写的教材。此书针对这三方领域的有关原理与技术,展开了广泛而深入的讨论,包括图像预处理、图像分割、形状表示与描述、物体识别与图像理解、三维视觉、数学形态学图像处理技术、离散图像变换、图像压缩、纹理描述、运动分析等。本书力图将复杂的概念通过具体的示例以易于理解的算法来描述,并提供了大量包含图示和处理结果的插图,特别有助于读者的学习和理解。另外,它也覆盖了十分广泛的领域,包括人工智能、信号处理、人工神经网络、模式识别、机器学习、模糊数学等一系列相关学科,读者可以通过学习此书,学到很多具有普遍价值的知识和具体的应用方法。

      5.《数字图像处理与机器视觉》

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      《数字图像处理与机器视觉》将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来,内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面,包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、彩色图像处理、形态学处理、图像分割、图像压缩以及图像特征提取等。本书也对机器视觉进行了前导性的探究,重点介绍了3种目前在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)和AdaBoost,并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别(OCR)、人脸识别和性别分类等热点问题。《数字图像处理与机器视觉》结构紧凑,内容深入浅出,讲解图文并茂,适合于计算机、通信和自动化等相关专业的本科生、研究生,以及工作在图像处理和识别领域一线的广大工程技术人员阅读参考。

      6.《Mathematical Problems in Image Processing》

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      本书更新的第二版提供了各种图像分析的应用程序,并展示了如何离散化这些精确的数学。《MathematicalProblemsinImageProcessing》展示了它对数学领域的贡献,并突出了未解决的理论问题。而对于计算机视觉社区,此书提出了一个清晰、自洽的涉及数学的图像处理问题。值得一提的是,第二版《Mathematical Problems in Image Processing》提供了对PDE框架所涵盖的图像处理应用程序进展的回顾,并更新了现有的材料,同时,本书还提供了用于以最小的努力创建模拟的编程工具,十分难得。

      DT时代,想成为朋友圈中人人膜拜的图像处理高手?从阅读开始吧!


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  • 图像处理书籍推荐

    2017-04-29 22:02:42
    作者:CV视觉网 链接:...我们所说的图像处理实际上就是数字图像处理,是把真实世界中的连续三维随机信号投影到传感器的二维平面上,采样并量化后得到二维矩阵。数字图像处理就是二

    作者:CV视觉网 链接:http://www.zhihu.com/question/20523667/answer/97384340 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

    网上看的,觉得不错 1. 数学

    我们所说的图像处理实际上就是数字图像处理,是把真实世界中的连续三维随机信号投影到传感器的二维平面上,采样并量化后得到二维矩阵。数字图像处理就是二维矩阵的处理,而从二维图像中恢复出三维场景就是计算机视觉的主要任务之一。这里面就涉及到了图像处理所涉及到的三个重要属性:连续性,二维矩阵,随机性。所对应的数学知识是高等数学(微积分),线性代数(矩阵论),概率论和随机过程。这三门课也是考研的三门课,构成了图像处理计算机视觉基础的数学基础。如果想要更进一步,就要到网上搜搜林达华推荐的数学数目了。

    2. 信号处理

    图像处理其实就是二维和三维信号处理,而处理的信号又有一定的随机性,因此经典信号处理和随机信号处理都是图像处理计算机视觉中必备的理论基础

    2.1经典信号处理

    信号与系统(第2版)  Alan V.Oppenheim等著 刘树棠译

    离散时间信号处理(第2版)  A.V.奥本海姆等著 刘树棠译

    数字信号处理:理论算法与实现胡广书 (编者)

    2.2随机信号处理

    现代信号处理 张贤达著

    统计信号处理基础:估计与检测理论Steven M.Kay等著 罗鹏飞等译

    自适应滤波器原理(第4版) Simon Haykin著 郑宝玉等译

    2.3 小波变换

    信号处理的小波导引:稀疏方法(原书第3版)  tephane Malla著, 戴道清等译

    2.4 信息论

    信息论基础(原书第2版) Thomas M.Cover等著 阮吉寿等译

    3. 模式识别

    Pattern Recognition and Machine Learning Bishop, Christopher M. Springer

    模式识别(英文版)(第4版) 西奥多里德斯著

    Pattern Classification (2nd Edition) Richard O. Duda等著

    Statistical Pattern Recognition, 3rd Edition Andrew R. Webb等著

    模式识别(第3版) 张学工著

    4. 图像处理计算机视觉书籍推荐

    图像处理,分析与机器视觉 第三版Sonka等著 艾海舟等译

    Image Processing, Analysis and Machine Vision

    这本书是图像处理计算机视觉里面比较全的一本书了,几乎涵盖了图像视觉领域的各个方面。中文版的个人感觉也还可以,值得一看。

    数字图像处理 第三版 冈萨雷斯等著

    Digital Image Processing

    数字图像处理永远的经典,现在已经出到了第三版,相当给力。我的导师曾经说过,这本书写的很优美,对写英文论文也很有帮助,建议购买英文版的。

    计算机视觉:理论与算法 RichardSzeliski著

    Computer Vision: Theory and Algorithm

    微软的Szeliski写的一本最新的计算机视觉著作。内容非常丰富,尤其包括了作者的研究兴趣,比如一般的书里面都没有的Image Stitching和Image Matting等。这也从另一个侧面说明这本书的通用性不如Sonka的那本。不过作者开放了这本书的电子版,可以有选择性的阅读。

    Multiple View Geometry in Computer Vision 第二版Harley等著

    引用达一万多次的经典书籍了。第二版到处都有电子版的。第一版曾出过中文版的,后来绝版了。网上也可以找到电子版。

    计算机视觉:一种现代方法 DAForsyth等著

    Computer Vision: A Modern Approach

    MIT的经典教材。虽然已经过去十年了,还是值得一读。第二版已经在今年(2012年)出来了,在iask上可以找到非常清晰的版本,将近800页,补充了很多内容。期待影印版。

    Machine vision: theory,algorithms, practicalities 第三版 Davies著

    为数不多的英国人写的书,偏向于工业。

    数字图像处理第四版 Pratt著

    Digital Image Processing

    写作风格独树一帜,也是图像处理领域很不错的一本书。网上也可以找到非常清晰的电子版。

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  • 图像处理必读书籍

    2020-07-30 23:31:53
    图像处理必读书籍,包括傅里叶分析及其应用(潘文杰) .pdf、数字图像处理(中)第三版 (完美书签).pdf、数字信号处理第4版(中文版).pdf、小波与傅里叶分析基础.pdf
  • 人工智能、机器学习、神经网络、深度学习、TensorFlow、图像处理必备书籍(附PDF百度盘下载链接) 在学习人工智能相关相关知识中往往不理解其中相关术语意义和知识原理的组成,下面书籍是阿拉灯神丁君在阅读了大量书籍...

    人工智能、机器学习、神经网络、深度学习、TensorFlow、图像处理必备书籍(附PDF百度盘下载链接)

    在学习人工智能相关相关知识中往往不理解其中相关术语意义和知识原理的组成,下面书籍是阿拉灯神丁君在阅读了大量书籍后觉得很不错的一部分,特此分享出来,以供大家学习之便利。内容链接如有侵犯到您的权益,请联系删除。

    学习资料持续更新,完整书籍链接请关注 公众号“AI人工智能客栈” 回复关键字 “人工智能书籍” 获取百度盘链接

    在这里插入图片描述

    1、机器学习 周志华.pdf

    链接:https://pan.baidu.com/s/1P5Owh7YoZ6ncQz9dXanwCA 密码:wzst

    2、推荐系统实践.pdf

    3、《自然语言处理综论》.pdf

    4、《计算机视觉:一种现代方法》.pdf

    5、图解机器学习.pdf

    6、《决策知识自动化》.pdf

    7、《人工智能:一种现代的方法(第3版)》.pdf

    8、Python数据分析与挖掘实战.pdf

    9、机器学习导论.pdf

    10、面向机器智能的TensorFlow实践 (智能系统与技术丛书)_.pdf

    11、图像处理、分析与机器视觉(第三版).pdf

    12、TensorFlow实战_黄文坚(完整).pdf

    13、Tensorflow 实战Google深度学习框架.pdf

    14、统计学习方法.pdf

    作者李航,是国内机器学习领域的几个大家之一,曾在MSRA任高级研究员,现在华为诺亚方舟实验室。书中写了十个算法,每个算法的介绍都很干脆,直接上公式,是彻头彻尾的“干货书”。每章末尾的参考文献也方便了想深入理解算法的童鞋直接查到经典论文;本书可以与上面两本书互为辅助阅读。

    15、数学之美.pdf

    作者吴军大家都很熟悉。以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用。

    16、区块链新经济概论.pdf

    最近也是在学习入门阶段,也就一个感觉“一如侯门深似海,从此节操是路人”,看的我是头晕眼花,公式,概念,金星星眼前飘过~~~…((/- -)/

    以上电子书也基本都是高清版,本人对电子书的质量要求也是比较高的,影印版太垃圾了,更是伤银镜。

    人工智能领域涵盖的知识非常的广:算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词,基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。

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  • 关于图像处理书籍

    2019-03-28 21:18:47
    2.《MATLAB图像处理实例详解》 3.网址:图像处理入门必看 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/chensanwa/article/details/78650073 目录 笔记:深度学习—卷积神经网络从入门到精通 1.1 概念 ...

    1.《数字图像处理 》(豆瓣) https://book.douban.com/subject/4285832/

    理论方面。

    2.《MATLAB图像处理实例详解》

    3.网址:图像处理入门必看 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/chensanwa/article/details/78650073

    目录

    笔记:深度学习—卷积神经网络从入门到精通

    1.1 概念

    1.2 起源

    1.3 关于卷积神经网络

    1.4 神经网络的缺陷和图像

    1.5 卷积神经网络的GPU实现和cuDNN库

    1.6 卷积神经网络的平台和工具

    三、卷积神经网络的现代雏形——LeNet

    3.1 LeNet的原始模型

    3.2 LeNet的标准模型

    3.3 LeNet的算法学习

    3.4 LeNet的Caffe代码实现及说明

    四、卷积神经网络的突破模型AlexNet

    4.1 AlexNet的模型结构

    五、卷积神经网络的应变模型SPPNet

    5.1 SPPNet的模型结构

    六、卷积神经网络的加深模型VGGNet

    七、卷积神经结构的跨连接模型

    7.1 快道网络Highway Net

    7.2 残差网络ResNet

    7.3密连网络DenseNet

    7.4 拼接网络CatNet

    八、卷积神经网络的区域模型

    九、卷积神经网络的分割模型

    十、卷积神经网络的特殊模型

    十一、卷积神经网络的强化模型

    十二、AlphaGo


    笔记:深度学习—卷积神经网络从入门到精通

    • 概述

    1.1 概念

    深度学习的概念起源于人工神经网络,本质上指的是一类对具有深度结构的神经网络进行有效训练的方法。

    神经网络是一种由许多非线性单元(神经元、节点)组成的分层系统。

    网络的深度就神经网络中不包括输入层的层数。

    1.2 起源

    1943年MP模型——1958年感知器模型——20世纪八九十年代Hopfield神经网络,玻耳兹曼机,多层感知器——神经认知机——卷积神经网络

    1.3 关于卷积神经网络

    卷积神经网络是一种特殊的多层感知器或前馈神经。

    标准的卷积神经网络一般由输入层、交替的卷积层和池化层、全连接层、输出层构成。

    卷积层也称检测层、池化层也称下采样层。卷积层和池化层可看做特殊的隐含层。

    卷积层的权值也称卷积核。

    1.4 神经网络的缺陷和图像

    卷积神经网络可能错分对抗样本。

    对抗样本是一种含有人类不可感知的微小扰动的非随机图像。

    可视化技术,以某种可见视图方式来显示激活和特征,有逆变换、激活最大化和卡通化。

    1.5 卷积神经网络的GPU实现和cuDNN库

    GPU用于大规模数据集中训练卷积神经网络。

    编写GPU代码可在CUDN环境下进行。

    CUDN是一种用于GPU通用计算的并行计算平台和编程模型。

    CUDN提供了一个深度神经网络的GPU加速库cuDNN,完成了对卷积、池化、归一化、激活函数层等标准操作的快速实现。

    1.6 卷积神经网络的平台和工具

    TensorFlow,Caffe2,MXNet

    • 预备知识

    1.激活函数:非线性的sigmoid函数、双曲正切函数tanh、硬限幅函数hardlim、斜面函数ramp、校正线性单元ReLU、渗漏校正线性单元LReLU、参数校正线性单元PReLU、指数线性单元ELU、软加函数softplus、最大输出函数maxout、软最大输出函数softmax.

    2.矩阵运算:转置矩阵、180°旋转、两矩阵乘积、两矩阵加减、两矩阵阿达玛积(逐元素积)、克罗内克积、逐元函数

    3.导数公式:sigmoid函数、双曲正切函数tanh、校正线性单元ReLU、逐元向量函数、逐元矩阵函数等

    4.梯度下降算法:无约束条件下计算连续可微函数极小值,用负梯度方向作为下降方向。

    5.反向传播算法(通用、逐层):前馈网络神经只有从编号较小的神经元才能连接到编号较大的神经元,没有反馈连接。(反传误差信号,灵敏度,期望值,样本的输出误差,激活函数、偏置值、权值,输入输出节点,隐含节点);多层感知器,各层神经元激活输出,权值矩阵。

    6.通用逼近定理:在理论上,剁成感知器所表达的输入输出映射能够充分逼近任何一个定义在单位立方体上的连续函数。

    7.内外卷积运算

    8.膨胀卷积运算:膨胀卷积支持以倍数方式扩大感受野。

    9.上下采样运算:平均下采样、最大下采样、平均池化、最大池化、平均上采样、最大上采样。

    10.卷积面运算:一个卷积层可以包含很多个卷积面。

    卷积面、卷积特征图、卷积图、特征图

    每个卷积面都是根据输入(一幅或多幅图像)、卷积核(一个矩阵、卷积滤波器)、激活函数来计算。

    10.池化面计算:下采样过程又称池化过程。池化面的输入可以是卷积面,则分别对每个面进行不重叠采样,相应地得到一组下采样面。也可以是池化面。

    11.局部响应归一化:为了改善卷积神经网络的效果,有时需要对某一层的所有卷积面(或池化面)逐一进行归一化处理。

    12.权值偏执初始化:在训练神经网络之前,必须对其权值和偏置进行初始化。高斯初始化(根据某个高斯分布进行初始化权值、均值选0,方差按经验人工选择)、Xavier初始化(保持信息在神经网络中流动过程中的方差不变)、MSRA初始化。

    13.丢失输出:在训练神经网络时,若训练样本较少,一般考虑正则化技巧防止过拟合。丢失输出是一种正则化技巧,通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的泛化能力,随机让网络中的某些节点不工作。

    14.丢失连接:对丢失输出的简单改进。随机让某些连接不工作。

    丢失输出是用随机掩膜来限制某个层的输出。丢失连接用随机掩膜仙限制某个层的连接权值。

    15.随机梯度下降算法:应用条件是目标函数能够表示成一组可微函数之和。对神经网络来说,随机梯度下降算法有两种基本模式,在线(先把所有样本随机洗牌,再逐一计算每个样本对梯度的贡献去更新权值)和迷你块(把所有样本随机洗牌后分为若干大为m的块,在更新权值)。

    16.块归一化:把对输入数据的归一化扩展到对其他层的输入数据进行归一化,以减小内部数据分布偏移的影响。即提升训练速度,又减少人工干预。

    17.动态规划算法:求解多阶段决策过程的最优化数学方法,核心是贝尔曼最优化原理,贝尔曼方程。

    三、卷积神经网络的现代雏形——LeNet

    1984年,神经认知机是被认为第一个实现的卷积神经网络。

    1998年,将卷积层和下采样层结合,建立卷积神经网络的现代雏形——LeNet.

    3.1 LeNet的原始模型

    输入是一个矩阵或头像。大小为32X32.

    不计输入层,模型共有7层,3个卷积层,2个下采样层,1个全连接层,1个输出层。

    C1层-第1个卷积层(6个28X28卷积特征图,由5X5卷积核对输入图像进行内卷积得到,其中每个神经元与输入中相应的5X5区域相连)

    S2层-第1个下采样层(6个14X14下采样特征图,每个下采样特征图由C1层相应的卷积特征图经过大小为2X2的窗口进行平均池化,再利用激活函数Sigmoid进行一次非线性变换处理得到。利用局部相关性减少后续数据处理量,同时保留有用信息)

    C3层-第2个卷积层(6个10X10卷积特征图,由5X5卷积核对输入图像进行内卷积得到,其中每个神经元与输入中相应的5X5区域相连)

    记住原始模型结构示意图。

    3.2 LeNet的标准模型

    记住标准模型示意图。

    标准模型和原始模型主要区别在于把非线性变换从下采样层移到了卷积层,且把输出层的激活函数成欧几里得径向函数替换成了软最大函数。

    结构上有输入层、卷积层、池化层、卷积层、池化层、全连接层、输出层。

    3.3 LeNet的算法学习

    作为一种特殊的多层感知器,LeNet可以用反向传播算法来学习其中的参数。

    用梯度下降的思想给LeNet建立反向传播算法。

    3.4 LeNet的Caffe代码实现及说明

    LeNet的Caffe代码实现共3个文件,网络结构文件(定义网络的训练数据目录、测试数据)、求解器配置文件(为求解器训练和测试网络的有关超参数)、伪概率计算文件(模型训练好后对未知样本计算分类伪概率)。

    3.5 LeNet的手写数字识别案例

    3.6 LeNet的交通标志识别案例

    3.7 LeNet的交通路网提取案例

    四、卷积神经网络的突破模型AlexNet

    4.1 AlexNet的模型结构

    2012年AlexNet大规模图像分类,通过使用GPU显卡和校正线性单元ReLU,极大提高了卷积神经网络的学习训练速度。

    结构:输入层、5个卷积层(其中3个卷积层做了最大池化)、3个全连接层。

    和LeNet比较AlexNet的优点:使用ReLU激活函数、使用GPU函数、局部响应归一化、重叠池化、减少过拟合

    4.2 AlexNet的Caffe代码实现及说明

    4.3 AlexNet的Caffe的大规模图像分类案例及演示效果

    4.4 AlexNet的TensorFlow大规模图像分类案例及演示效果

     

    五、卷积神经网络的应变模型SPPNet

    通常卷积神经网络要求输入图像具有固定的大小,这限制了输入图像的高宽比和大小。。SPPNet空间金字塔池化网络,在最后一个卷积层和第一个全连接层间插入了一个空间金字塔池化层,利用空间金子塔池化层,SPPNet无需对输入图像进行裁剪或变形,就可以处理输入图像的大小不同的情况。

    5.1 SPPNet的模型结构

    裁剪可能造成目标缺失,变形可能产生不必要的几何扭曲,进而导致识别率的降低。

    传统卷积神经网络图像处理过程:

    图像---裁剪/变换---卷积层---全连接层---输出

    SPPNet图像处理过程:

    图像---卷积层---空间金子塔池化---全连接层---输出

    训练方法有单尺度训练和多尺度训练。

    单尺度训练是多尺度训练的基础,主要是从图像中裁剪固定大小的输入来训练一个网络。目的是保证多级池化的特性。

    多尺度训练的目的是处理任意大小的图像,需要考虑至少2中不同的预定大小。

    SPPNet能提高卷积网络在图像分类方面的性能。

     

    六、卷积神经网络的加深模型VGGNet

    AlexNet的出色工作表现证明,通过增加网络的深度可以提升网络的性能。

    VGGNet的核心思想是利用较小的卷积核来增加网络的深度,有两种基本类型:VGGNet-16,VGGNet-19

    七、卷积神经结构的跨连接模型

    标准卷积神经网络每层只能从相邻的前一层接收输入,并把输出传递给相邻的后一层。这种结构限制了卷积神经网络的多样性和灵活性,在结构加深时常常越来越难训练。一种有效的解决方案是引入跨层连接,建立卷积神经网络的跨连模型。跨连模型允许每层可以与非相邻层相连。其深度可达成百上千层。

    7.1 快道网络Highway Net

    随着网络结构的不断加深,梯度消失或爆炸的问题可能会越来越严重,可能导致神经网络的学习和训练变得越来越困难。通过初始化、丢失输出、丢失连接、块归一化等技巧,这种困难能够得到一定程度的缓解,另一种解决方法是在网络中增加信息传递的快速通路,建立快道网络。在快道网络中,信息可以无障碍的跨越多层直接传递到后面的层。

    在普通的分层网络中,每层都是对输入进行非线性映射变换。

    快道网络的基本思想是定义两个非线性映射变换,构造快道层。

    7.2 残差网络ResNet

    随着层数的增加,深度网络一般会越来越难训练。有些网络在开始收敛时,还开始出现退化的情况,导致准确率很快达到饱和,出现层次越深、错误率越高的现象。而这种退化并不是由于过拟合引起,而是因为增加了更多的层数。深度残差学习就是解决退化问题,以便能够训练百上千的残差网络。

    与普通网络的区别在于,残差网络引入了跨层连接,简称捷径连接,构造了残差模块。

    7.3密连网络DenseNet

    残差网络一般只采用跨越2-3层的跨层连接形成残差模块。密连连接网络通过引入密连模块代替残差模块进一步扩展了残差模块的应用。其和残差模块的区别在于密连模块内部之间允许任意两个非相邻层之间进行跨层连接。

    密连网络的优点有:缓和梯度消失、加强特征传播、促进特征重用、减少参数数量。

    密连网络是指包括一个或多个密连模块的卷积神经网络。

    7.4 拼接网络CatNet

    拼接网络的优点是能够集成不同尺度的图像特征进行分类和识别。

    拼接网络中包含r个交错的卷积层和池化层,再跟一个全连接层和输出层。

    在拼接网络中,所有池化层都采用不重叠的2X2窗口池化。

    全连接层是若干个卷积层和池化层的激活通过跨层连接产生的拼接向量。

    八、卷积神经网络的区域模型

    与图像分类任务不同,目标检测需要从图像中检测并定位特定的多个目标。

    利用卷积网络进行目标检测的基本思路是先推荐候选区域,再利用卷积网络对候选区域分类。

     

    8.1区域卷积网络R-CNN

    R-CNN是一种目标检测模型,采用滑动窗口的策略定位,在“利用区域识别”的思想指导下,缺德了目标检测和语义分割的成功。

             R-CNN包括3个关键模块:区域推荐、特征提取、区域分类。

    九、卷积神经网络的分割模型

    十、卷积神经网络的特殊模型

    十一、卷积神经网络的强化模型

    十二、AlphaGo

     

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  • 数字图像处理入门书籍,适合新手的入门学习
  • 我们所说的图像处理实际上就是数字图像处理,是把真实世界中的连续三维随机信号投影到传感器的二维平面上,采样并量化后得到二维矩阵。数字图像处理就是二维矩阵的处理,而从二维图像中恢复出三维场景就是计算机视觉...
  • 图像处理书籍

    2020-05-24 23:31:10
    这是一本经典的国外的图像处理书籍
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    2016-10-09 10:38:09
    数字图像处理 冈萨雷斯 数字图像处理(matlab版) 冈萨雷斯 图像处理 matlab版本的比非matlab 的好看懂一些,非matlab的理论性比较强。 冈萨雷斯的matlab版本,上面的都是基础算法,可能有点过时,但是是数字图像...
  • FPGA图像处理之路,从此开始,接下来,让我们把时间交给“图像处理”。一休哥在动笔之前,一直在犹豫,反复思考着一个问题,这个问题一直困扰着我,“FPGA在图像处理领域中的地位?” 按照惯例,我们先暂且不直说这...
  • 中科院刘定生老师推荐的一些数字图像处理书籍,先记下来吧。。 1. 《数字图像处理》冈萨雷斯,阮秋琦译----------这个是经典不多说了,配合《数字图像处理Matlab版》 2. 《数字图像处理》K.R. Castleman,朱志刚...
  • 2)预处理并不会增加图像的信息量预处理有助于抑制与特殊的图像处理或分析任务无关的信息。因此预处理的目的是改善图像数据,抑制不需要的变形或者增强某些对于后续处理重要的图像特征。 图像预处理方法按照在计算...
  • 图像处理、模式识别、模式分类、机器视觉推荐图书汇总  1、数字图像处理,冈萨雷斯,阮秋琦(译),电子工业出版社; 2、opencv基础篇,于仕琦,刘瑞祯,北京航空航天大学出版社; 3、Learning OpenCV ...
  • 我们所说的图像处理实际上就是数字图像处理,是把真实世界中的连续三维随机信号投影到传感器的二维平面上,采样并量化后得到二维矩阵。数字图像处理就是二维矩阵的处理,而从二维图像中恢复出三维场景就是计算机视觉...
  • FPGA数字图像处理

    2019-07-17 12:08:57
    FPGA–数字图像处理 文中有福利 图像知识基础学习(含视频课程) 包含MATLAB 和 VC++源码 |–第一章 | |–第1讲 数字图像处理概述 | |–第2讲 图像的存储格式 | |–第3讲 基于MATLAB的图像处理基础 |–第二章 | |–...
  • 1、图像处理类     2、图像识别类   原文地址:http://blog.csdn.net/byxdaz/article/details/676113
  • 第 1 章 基本的图像操作和处理本章讲解操作和处理图像的基础知识,将通过大量...1.1 PIL:Python图像处理类库PIL(Python Imaging Library Python,图像处理类库)提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图...
  • 文章目录一、数字图像处理的概念 一、数字图像处理的概念 图像:图像可以定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间坐标,而f在任意坐标(x,y)处的幅度称为图像在该点处的亮度或者灰度。 数字图像:指图像f(x,y)...
  • 经历了半年多的学习,图像处理总算入门了,做了个小项目,将之前所学的都用到了。虽不敢说精通,但该掌握的工具都掌握了,包括图像算法。图像处理虽说不难,但刚开始入门,还是不易的,我也走了不少弯路,希望借鉴给...
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