人眼是視覺體驗的最終判據(jù)，人眼視覺特性的感知計算是跨越視覺模型與視覺體驗間鴻溝，提升多媒體信號處理系統(tǒng)服務質(zhì)量和感知質(zhì)量的關鍵所在。由于視覺信號采集，壓縮，傳輸和顯示的各個階段中引入的質(zhì)量下降，圖像質(zhì)量評價在視覺通信系統(tǒng)中起著至關重要的作用。圖像質(zhì)量評價分為主觀評價和客觀評價，其中客觀圖像質(zhì)量評價由于其效率高且易于部署

本書主要介紹函數(shù)逼近理論與小波框架理論方法。全書共6章。第1章介紹求解lp（0≤p≤1）優(yōu)化模型的幾個基本核心概念，限制等距性質(zhì)（RIP）、零空間性質(zhì)（NSP）以及矩陣相互相干性（MC）條件等，也介紹作者們解決的關于RIP最優(yōu)上界的一個猜想；第2章通過給出構造確定性測量矩陣的方法，介紹作者們解決的lo優(yōu)化模型及其求解算

本書是作者在積累多年科研成果的基礎上撰寫而成的，詳細介紹風格遷移領域中的一些算法設計和模型，涉及鉛筆畫風格實現(xiàn)、圖像上色、云南重彩畫的數(shù)字模擬和合成以及云南重彩畫風格化繪制等技術。本書包含4種不同的風格遷移算法，模型構建思路和實現(xiàn)步驟詳細透徹。本書立足于圖像風格遷移這一大的研究領域，結合作者多年的科研工作經(jīng)驗，本書面向

本書針對圖像處理中常見的問題，如噪聲、對比度不足、顏色不統(tǒng)一等，提供了多種預處理方法。首先，針對低照度圖像，本書介紹了一種對比度增強方法，該方法可以有效提高圖像的視覺效果，使其更清晰。此外，對于不同相機拍攝的彩色圖像間顏色不統(tǒng)一的問題，本書也提出了一種有效的顏色轉移方法，確保不同來源的圖像在色彩上保持一致。對于灰度化處

本書介紹了深度學習在圖像目標檢測與識別領域的應用，主要包括基于UNet的圖像去霧算法、基于特征融合GAN的圖像增強算法、基于ESRGAN的圖像超分辨率重建算法、基于嵌套UNet的圖像分割算法、基于對抗遷移學習的水下大壩裂縫圖像分割算法、基于改進Faster-RCNN的海洋生物檢測算法、基于YOLOv4的目標檢測算法、基

本書共分為9章，主要內(nèi)容包括數(shù)字圖像與機器視覺概述、數(shù)字圖像工具與軟件實現(xiàn)、圖像與視覺基礎知識、機器視覺系統(tǒng)硬件、圖像變換與圖像運算、圖像增強與復原、圖像分割、圖像識別與神經(jīng)網(wǎng)絡及數(shù)字圖像與機器視覺應用實例等內(nèi)容。本書中部分示例來源于實際工業(yè)、農(nóng)業(yè)數(shù)字圖像及機器視覺應用領域，其技術手段先進、適用范圍廣。本書既可作為高等

本書面向非電子信息類理工科專業(yè)的碩士研究生和高年級本科生，系統(tǒng)介紹信號處理與數(shù)據(jù)分析的基礎理論與基本應用，旨在使讀者掌握信號處理與數(shù)據(jù)分析的基本理論與基本方法，并解決各領域科學研究與工程實際中的信號處理相關技術問題。全書共14章，包括信號與系統(tǒng)的基本原理、傅里葉理論和信號與系統(tǒng)的頻域分析、信號與系統(tǒng)的復頻域分析、信號的

本書主要介紹了圖像畫質(zhì)相關的各類底層視覺任務及其相關算法，重點講解了去噪、超分辨率、去霧、高動態(tài)范圍、圖像合成與圖像和諧化、圖像增強與圖像修飾等多種類型的基礎任務的設定及其對應的經(jīng)典算法和模型。本書討論了底層視覺任務的基本特征，并從成像過程及圖像處理的基礎知識出發(fā)，系統(tǒng)分析了不同任務下的退化機制，以及對應的算法設計原則

本書主要內(nèi)容包括語義圖像分割相關理論和具體事項，在介紹語義圖像分割目的和相關技術及傳統(tǒng)分割算法的基礎上，講述了從神經(jīng)網(wǎng)絡到深度學習的發(fā)展過程，重點介紹了全卷積網(wǎng)絡，通過采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)了從圖像像素到像素類別的變換；從而進一步介紹了基于全卷積網(wǎng)絡改進的Unet網(wǎng)絡，以及兩種基于全卷積網(wǎng)絡的SegNet網(wǎng)絡：正常版與貝

本書在對圖像降噪方法的研究現(xiàn)狀和經(jīng)典的圖像降噪方法進行回顧總結的基礎上，分別針對灰度和彩色圖像中不同類型噪聲的特點，主要結合脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡模型、數(shù)學形態(tài)學理論、非線性濾波理論、方差穩(wěn)定變換、模糊集理論等方法，介紹了相應的降噪方法的算法原理及結果。同時還對基于嵌入式系統(tǒng)軟硬件平臺的圖像降噪方法相關實現(xiàn)進行描述，包括實現(xiàn)

本書系統(tǒng)討論了近年來圖像處理方法的新進展，主要內(nèi)容包括：圖像的變分多尺度分析：ROF模型和TV-L1模型、TV的幾個新進展：TV-L1的多尺度分割、梯度差的正則化方法、全局稀疏梯度等；基于迭代正則化和逆尺度空間的多尺度分析：小波、曲波等X-Let及其對應的分解空間，以及利用這些分解空間的等價范數(shù)建立的各種圖像逆尺度空間

本書共分7個章節(jié)，主要內(nèi)容包括確定性連續(xù)時間信號的時域、頻域及復頻域分析；連續(xù)時間系統(tǒng)的時域、頻域及復頻域分析；并介紹了離散時間信號的時域及頻域分析；最后一章是信號與系統(tǒng)的MATLAB仿真介紹。

本書在講解數(shù)字信號處理相關理論的基礎上，精選典型案例進行詳細闡述，以“講透理論+講懂案例”的形式，幫助讀者盡快掌握數(shù)字信號處理的方法與要點。主要內(nèi)容包括：離散時間信號與系統(tǒng)的時域分析、離散時間信號與系統(tǒng)的變換域分析、離散傅里葉變換(DFT)、快速傅里葉變換(FFT)、無限脈沖響應IIR濾波器、有限脈沖響應FIR濾波器、

隨著半導體工藝加工技術的快速發(fā)展，處理器已從單核發(fā)展到多核，計算性能獲得很大的提升，使其在雷達、通信、導航、遙感、圖像處理、生物醫(yī)學、自動控制等領域得到了廣泛應用。本書介紹在國家核高基重大專項的支持下，由中國電子科技集團公司自主研制的一款多核高性能智能處理器BWDSP100，該處理器集成了4個內(nèi)核，提供峰值算力達到72

本書系統(tǒng)闡述非平穩(wěn)信號時頻分析與分解的基本原理和方法，不僅包括常用的分析方法，還重點介紹參數(shù)化時頻變換、同步壓縮變換、變分模式分解、非線性調(diào)頻分量非參數(shù)化分解等。本書系統(tǒng)介紹非平衡信號時頻分析與分解方法的基本思想、算法原理、仿真算例以及該方法在工程信號分析與機械故障診斷中的應用，并且給出主要算法的MATLAB程序代碼，

本書從透明界面光電偏振成像理論與技術研究背景出發(fā)，全面論述透明界面輻射偏振特性和成像理論、系統(tǒng)構成和校正方法及典型應用。具體內(nèi)容包括：光的偏振性及偏振信息的描述、透明界面的輻射偏振特性、偏振成像理論、偏振成像系統(tǒng)的響應非線性校正與儀器矩陣標定、透明界面的光電偏振成像檢測方法、透明界面光電偏振成像技術的應用等。本書緊跟該

本書以提高智能無人系統(tǒng)的環(huán)境感知和識別能力為主線，系統(tǒng)展示基于視覺注意機制的服務機器人深度感知方法研究、基于深度學習框架的水下遮擋圖像識別方法研究、面向畜類肉品骨骼在線定位的輕量化顯著性檢測網(wǎng)絡構建等典型應用案例。本書充分介紹了視覺顯著性檢測、視覺注意機制、圖像修復、目標檢測與識別的發(fā)展現(xiàn)狀，構建了基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡

本書全面而系統(tǒng)地論述了信號與線性系統(tǒng)分析的基本理論和方法，并在配套的實驗與例題中加入機器人工程中相關信息與系統(tǒng)實例展開，突出理論與實踐聯(lián)系，從工程技術問題中建立系統(tǒng)模型，展開分析，體現(xiàn)新興專業(yè)教學特點。全書共7章。第1章簡單介紹信號與系統(tǒng)的基本概念。第2章講解連續(xù)時間信號的描述及其運算。第3章講解連續(xù)時間系統(tǒng)的時域描述

數(shù)字圖像處理是計算機大類高年級本科生和低年級研究生的數(shù)據(jù)類重要課程。本書面向算法解析和工程建模能力培養(yǎng)，介紹圖像處理、圖像認知和建模的基本方法，集中介紹圖像處理的基本算法。本書共10章，介紹成像科學和圖像處理基本概念，以及二維信號線性系統(tǒng)基本建模方法，系統(tǒng)概述卷積、濾波、增強、復原、邊緣檢測、頻域分析和分割等基本算法的

主要圍繞通信、雷達、生物醫(yī)學等實際工程領域中常見的兩種chirp型非平穩(wěn)隨機信號——chirp平穩(wěn)信號和chirp循環(huán)平穩(wěn)信號展開，詳細介紹了這兩種信號的分數(shù)域信號分析與處理理論和應用，為非平穩(wěn)隨機信號的分數(shù)域分析提供了研究框架。 本書選取以線性正則變換和分數(shù)傅里葉變換為代表的分數(shù)變換，介紹chirp平穩(wěn)信號的二階統(tǒng)計