数字图像视觉显著性检测、修复与目标识别技术--聚文网

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编辑推荐

1、作者运用计算机视觉技术解决视觉检测、水下图像处理等科研难题的学术总结，有较强的借鉴启发价值。 2、取材于省级重大科技专项，面向战略新兴科技攻关，在机器人智能化、深海发展战略等领域方向均有重要应用价值。

内容简介

本书以提高智能无人系统的环境感知和识别能力为主线，系统展示基于视觉注意机制的服务机器人深度感知方法研究、基于深度学习框架的水下遮挡图像识别方法研究、面向畜类肉品骨骼在线定位的轻量化显著性检测网络构建等典型应用案例。本书充分介绍了视觉显著性检测、视觉注意机制、图像修复、目标检测与识别的发展现状，构建了基于脉冲耦合神经网络和基于元胞自动机多尺度优化的改进显著性区域提取算法，提出了基于两阶段引导的协同显著性检测方法，同时基于深度学习框架搭建多个遮挡图像重构和目标识别方法，并在软件仿真、真实环境等多实验场景中验证了算法的有效性。本书适合从事智能机器人开发和研制的科研人员、智能制造行业及智能城市建设管理人员阅读，也可作为高等院校人工智能、机器人工程、农业工程等专业教师、学生的参考书。

作者简介

无

第一章绪论
第一节计算机视觉技术002
第二节视觉注意机制研究现状005
一、元胞自动机的基本结构006
二、协同显著性算法研究现状010
第三节图像修复与目标检测研究现状013
一、图像修复的研究现状013
二、目标检测的研究现状015
第二章基于PCNN的显著性区域混合估计模型研究
第一节引言018
第二节显著性滤波算法020
一、图像预处理（abstraction）020
二、颜色独立性度量（element uniqueness）021
三、空间颜色分布度量（element distribution）022
四、生成显著性图（saliency assignment）023
五、算法鲁棒性讨论023
第三节基于PCNN的改进显著性区域提取算法025
……

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