圖像處理和分析的圖模型：理論與應(yīng)用簡(jiǎn)介，目錄書摘
2020-03-04 22:03
來源：京東
作者：京東
圖像處理和分析的圖模型：理論與應(yīng)用
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內(nèi)容簡(jiǎn)介: 當(dāng)今世界是一個(gè)數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代，各種成像模態(tài)的圖像數(shù)據(jù)大量涌現(xiàn)，圍繞圖像的應(yīng)用層出不窮。在圖像處理和分析研究領(lǐng)域，近年來有關(guān)圖模型的研究十分活躍、發(fā)展迅速。它能夠?yàn)椴煌瑘D像處理和分析問題的解決提供一個(gè)統(tǒng)一的理論框架，許多任務(wù)都可以通過構(gòu)建圖模型并結(jié)合相關(guān)的推斷方法而獲得有效的解決方案。
《圖像處理和分析的圖模型：理論與應(yīng)用》深入介紹了圖模型的基礎(chǔ)理論，重點(diǎn)論述了利用圖模型解決圖像處理和分析領(lǐng)域多種經(jīng)典問題的學(xué)術(shù)思想、算法設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)過程與實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并呈現(xiàn)了圖模型在圖像和視頻處理與分析、計(jì)算機(jī)視覺、計(jì)算攝影學(xué)、形狀分析、非線性降維以及模型的學(xué)習(xí)與統(tǒng)計(jì)推斷等多個(gè)方向的新應(yīng)用案例。《圖像處理和分析的圖模型：理論與應(yīng)用》對(duì)圖模型理論的論述深入詳實(shí)，應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)過程的描述詳盡清楚，是一部集中利用圖模型解決各種圖像處理和分析問題的理論與應(yīng)用兼顧的優(yōu)秀著作。
《圖像處理和分析的圖模型：理論與應(yīng)用》可以作為在圖像處理和分析、計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域從事應(yīng)用基礎(chǔ)研究和技術(shù)開發(fā)工作的科研人員、專業(yè)技術(shù)人員、研究生和高年級(jí)本科生的參考書。
《圖像處理和分析的圖模型：理論與應(yīng)用》深入介紹了圖模型的基礎(chǔ)理論，重點(diǎn)論述了利用圖模型解決圖像處理和分析領(lǐng)域多種經(jīng)典問題的學(xué)術(shù)思想、算法設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)過程與實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并呈現(xiàn)了圖模型在圖像和視頻處理與分析、計(jì)算機(jī)視覺、計(jì)算攝影學(xué)、形狀分析、非線性降維以及模型的學(xué)習(xí)與統(tǒng)計(jì)推斷等多個(gè)方向的新應(yīng)用案例。《圖像處理和分析的圖模型：理論與應(yīng)用》對(duì)圖模型理論的論述深入詳實(shí)，應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)過程的描述詳盡清楚，是一部集中利用圖模型解決各種圖像處理和分析問題的理論與應(yīng)用兼顧的優(yōu)秀著作。
《圖像處理和分析的圖模型：理論與應(yīng)用》可以作為在圖像處理和分析、計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域從事應(yīng)用基礎(chǔ)研究和技術(shù)開發(fā)工作的科研人員、專業(yè)技術(shù)人員、研究生和高年級(jí)本科生的參考書。
作者簡(jiǎn)介:
目錄:第1章 圖像處理和分析中的圖論概念與定義
1．1 引言
1．2 圖的基本理論
1．3 圖的表示方法
1．3．1 矩陣表示法
1．3．2 鄰接列表法
1．4 路徑、樹和連通性
1．4．1 遍歷和路徑
1．4．2 連通圖
1．4．3 最短路徑
1．4．4 樹和最小生成樹
1．4．5 最大流和最小割
1．5 圖像處理和分析中的圖模型
1．5．1 規(guī)則網(wǎng)格
1．5．2 不規(guī)則鑲嵌
1．5．3 無序嵌入式數(shù)據(jù)的鄰近圖
1．6 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第2章 圖割——視覺計(jì)算中的組合優(yōu)化方法
2．1 引言
2．2 馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)
2．2．1 標(biāo)注問題：一個(gè)簡(jiǎn)單范例
2．2．2 馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)（MRF）
2．3 基本圖割技術(shù)：二值標(biāo)注
2．3．1 最小割算法
2．3．2 圖割
2．3．3 子模性
2．3．4 非子模情形：BHS算法
2．3．5 高階能量函數(shù)的簡(jiǎn)化
2．4 多類標(biāo)情形下的能量最小化
2．4．1 全局最小化情形：帶有凸先驗(yàn)的能量函數(shù)
2．4．2 移動(dòng)決策算法
2．5 實(shí)例分析
2．6 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第3章 計(jì)算機(jī)視覺中的高階模型
3．1 引言
3．2 高階隨機(jī)場(chǎng)
3．3 基于圖像塊和區(qū)域的勢(shì)函數(shù)
3．3．1 變量集中類標(biāo)的一致性
3．3．2 基于模式的勢(shì)函數(shù)-
3．4 外觀模型與基于區(qū)域的勢(shì)函數(shù)的關(guān)聯(lián)性
3．5 全局勢(shì)函數(shù)
3．5．1 連通性約束
3．5．2 關(guān)于類標(biāo)統(tǒng)計(jì)特性的約束與先驗(yàn)
3．6 最大后驗(yàn)推斷
3．6．1 基于變換的方法
3．6．2 對(duì)偶分解
3．7 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第4章 離散全變差正則化的參數(shù)化最大流方法
4．1 引言
4．2 基本思路
4．3 數(shù)值計(jì)算
……
第5章 目標(biāo)圖像分割的圖模型方法
第6章 邊與頂點(diǎn)加權(quán)圖的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)導(dǎo)論
第7章 圖上偏差分方程在局部與非局部圖像處理中的應(yīng)用
第8章 基于非局部譜圖小波變換的圖像去噪
第9章 圖像與視頻摳圖
第10章 多表面和多目標(biāo)圖像最優(yōu)同步分割
第11章 層級(jí)式圖編碼
第12章 基于圖的降維
第13章 圖編輯距離——理論、算法與應(yīng)用
第14章 圖在形狀匹配與圖像分類中的作用
第15章 基于譜圖嵌入和概率匹配的三維形狀配準(zhǔn)
第16章 描述圖像的無向圖模型
第17章 計(jì)算機(jī)視覺中的遍歷樹核
1．1 引言
1．2 圖的基本理論
1．3 圖的表示方法
1．3．1 矩陣表示法
1．3．2 鄰接列表法
1．4 路徑、樹和連通性
1．4．1 遍歷和路徑
1．4．2 連通圖
1．4．3 最短路徑
1．4．4 樹和最小生成樹
1．4．5 最大流和最小割
1．5 圖像處理和分析中的圖模型
1．5．1 規(guī)則網(wǎng)格
1．5．2 不規(guī)則鑲嵌
1．5．3 無序嵌入式數(shù)據(jù)的鄰近圖
1．6 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第2章 圖割——視覺計(jì)算中的組合優(yōu)化方法
2．1 引言
2．2 馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)
2．2．1 標(biāo)注問題：一個(gè)簡(jiǎn)單范例
2．2．2 馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)（MRF）
2．3 基本圖割技術(shù)：二值標(biāo)注
2．3．1 最小割算法
2．3．2 圖割
2．3．3 子模性
2．3．4 非子模情形：BHS算法
2．3．5 高階能量函數(shù)的簡(jiǎn)化
2．4 多類標(biāo)情形下的能量最小化
2．4．1 全局最小化情形：帶有凸先驗(yàn)的能量函數(shù)
2．4．2 移動(dòng)決策算法
2．5 實(shí)例分析
2．6 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第3章 計(jì)算機(jī)視覺中的高階模型
3．1 引言
3．2 高階隨機(jī)場(chǎng)
3．3 基于圖像塊和區(qū)域的勢(shì)函數(shù)
3．3．1 變量集中類標(biāo)的一致性
3．3．2 基于模式的勢(shì)函數(shù)-
3．4 外觀模型與基于區(qū)域的勢(shì)函數(shù)的關(guān)聯(lián)性
3．5 全局勢(shì)函數(shù)
3．5．1 連通性約束
3．5．2 關(guān)于類標(biāo)統(tǒng)計(jì)特性的約束與先驗(yàn)
3．6 最大后驗(yàn)推斷
3．6．1 基于變換的方法
3．6．2 對(duì)偶分解
3．7 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第4章 離散全變差正則化的參數(shù)化最大流方法
4．1 引言
4．2 基本思路
4．3 數(shù)值計(jì)算
……
第5章 目標(biāo)圖像分割的圖模型方法
第6章 邊與頂點(diǎn)加權(quán)圖的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)導(dǎo)論
第7章 圖上偏差分方程在局部與非局部圖像處理中的應(yīng)用
第8章 基于非局部譜圖小波變換的圖像去噪
第9章 圖像與視頻摳圖
第10章 多表面和多目標(biāo)圖像最優(yōu)同步分割
第11章 層級(jí)式圖編碼
第12章 基于圖的降維
第13章 圖編輯距離——理論、算法與應(yīng)用
第14章 圖在形狀匹配與圖像分類中的作用
第15章 基于譜圖嵌入和概率匹配的三維形狀配準(zhǔn)
第16章 描述圖像的無向圖模型
第17章 計(jì)算機(jī)視覺中的遍歷樹核
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