《计算机视觉与深度学习实战》内容简介

《计算机视觉与深度学习实战：以MATLAB、Python为工具》详细讲解了36个计算机视觉与深度学习实战案例（含可运行程序），涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符文本识别、眼前节组织提取、全景图像拼接、小波图像融合、基于语音识别的音频信号模拟灯控、路面裂缝检测识别、视频运动估计追踪、Simulink图像处理、胸片及肝脏分割、基于深度学习的汽车目标检测、基于计算机视觉的自动驾驶应用、基于深度学习的视觉场景识别、基于深度特征的以图搜画、基于CNN的字符识别、基于CNN的物体识别、基于CNN的图像矫正、基于LSTM的时间序列分析、基于深度学习的以图搜图技术、基于YOLO的智能交通目标检测等多项重要技术及应用，涵盖了数字图像处理中几乎所有的基本模块，并延伸到了深度学习理论及其应用方面。工欲善其事，必先利其器，本书对每个数字图像处理的知识点都提供了丰富、生动的案例素材，并以MATLAB、Python为工具详细讲解了实验的核心程序。通过对这些程序的阅读、理解和仿真运行，读者可以更加深刻地理解图像处理的内容，并且更加熟练地掌握计算机视觉及深度学习在不同实际领域中的用法。
《计算机视觉与深度学习实战：以MATLAB、Python为工具》以案例为基础，结构布局紧凑，内容深入浅出，实验简捷高效，适合计算机、信号通信和自动化等相关专业的教师、本科生、研究生，以及广大从事数字图像处理的工程研发人员阅读参考。
刘衍琦，机器学习算法专家及视觉AI课程讲师，擅长视觉智能分析、多源异构数据采集和挖掘等工程化应用，并长期从事视觉大数据工程相关工作，涉及互联网海量图像、声纹、视频检索，以及OCR图文检索、手绘草图智能识别、特殊通道数据分析等应用的算法架构与研发，对图文识别、大规模以图搜图、数据感知和采集等进行过深入研究，并结合行业背景推动了一系列工程化应用。曾主编和参与编写多本书籍。
詹福宇，博士，资深飞行控制算法专家，毕业于西北工业大学航空学院飞行器设计专业。拥有近10年仿真控制开发经验，熟悉Simulink基于模型设计的流程，曾主编和参与编写多本书籍。
王德建，档案管理副研究馆员，毕业于西安建筑科技大学系统工程专业，从事档案数字化、智能化分类、OCR图文检索、图像智能识别相关工作。
陈峰蔚，熟悉机器学习、深度学习及计算机视觉在智能交通、智能驾驶领域的应用，长期从事汽车品牌识别、车型细粒度分类、目标检测与分割方面的相关工作，精通MATLAB、Python编程及TensorFlow深度学习框架，参与了多项专利的设计与开发。
蒋献文，资深专业医事放射师，毕业于中国医药大学医学院临床医学研究所。擅长医学图像处理技术、放射线射影技术及手术房计算机断层与血管摄影技术，在临床放射技术学与图像处理方面进行过深入研究并发表了相关医学论文。
周华英，新能源汽车高级工程师，毕业于北京交通大学交通运输规划与管理专业。长期进行纯电动及混合动力汽车系统建模与控制、汽车动力系统与控制、电动汽车能量管理和控制优化等研究，曾主编和参与编写多本书籍。

作品目录

前言
第1章：基于直方图优化的图像去雾技术
第2章：基于形态学的权重自适应图像去噪
第3章：基于多尺度形态学提取眼前节组织
第4章：基于Hough变化的答题卡识别
第5章：基于阈值分割的车牌定位识别
第6章：基于分水岭分割进行肺癌诊断
第7章：基于主成分分析的人脸二维码识别
第8章：基于知识库的手写体数字识别
第9章：基于特征匹配的英文印刷字符识别
第10章：基于不变矩的数字验证码识别
第11章：基于小波技术进行图像融合
第12章：基于块匹配的全景图像拼接
第13章：基于霍夫曼图像编码的图像压缩和重建
第14章：基于主成分分析的图像压缩和重建
第15章：基于小波的图像压缩技术
第16章：基于融合特征的以图搜图技术
第17章：基于Harris的角点特征检测
第18章：基于GUI搭建通用视频处理工具
第19章：基于语音识别的信号灯图像模拟控制技术
第20章：基于帧间差法进行视频目标检测
第21章：路面裂缝检测系统设计
第22章：基于K-means聚类算法的图像分割
第23章：基于光流场的车流量计数应用
第24章：基于Simulink进行图像和视频处理
第25章：基于小波变换的数字水印技术
第26章：基于最小误差法的胸片分割技术
第27章：基于区域生长的肝脏影像分割系统
第28章：基于计算机视觉的自动驾驶应用
第29章：基于深度学习的汽车目标检测
第30章：基于深度学习的视觉场景识别
第31章：深度学习综合应用