圖像特征檢測的偏微分方程方法及應用

定　價：￥68.00

作　者：	李夢，詹毅，鄒黎敏著
出版社：	西南交通大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787564380212	出版時間：	2021-06-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數(shù)：	210	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，伴隨著智能化、數(shù)字化和網(wǎng)絡化的快速發(fā)展，圖像已成為重要信息載體被廣泛用于衛(wèi)星系統(tǒng)、科學試驗、系統(tǒng)監(jiān)測、數(shù)字圖書館、生物醫(yī)學和地理信息系統(tǒng)等，越來越多的重要信息通過圖像來描述。因此，提取圖像重要特征信息，去掉圖像冗余信息，這在實際應用中就顯得尤為重要。本書闡述了圖像特征檢測的偏微分方程方法，根據(jù)數(shù)學理論建立偏微分方程模型去輸出圖像的重要特征信息或者刻畫圖像的邊緣特征，其研究結(jié)果可應用于海量圖像檢索，紅外目標準確追蹤、定位，醫(yī)學腫瘤自動分析，以及指紋識別、虹膜識別等領域，為圖像更深層次的理解提供更為廣泛的應用前景。

作者簡介

　　李夢，博士，重慶工商大學副教授，碩士生導師，研究方向為偏微分方程與圖像處理，在Journal of Electronic Imaging，Infrared Physics＆Technology等重要學術期刊和重要國際會議上發(fā)表學術論文20余篇，其中被SCI收錄11篇，EI收錄5篇。主持國家自然科學基金青年基金項目1項，參研國家自然科學基金面上項目1項。

圖書目錄

第1章緒論
1.1 圖像特征檢測研究背景與意義
1.2 圖像特征檢測方法概述
1.3 本書主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排
第2章圖像顯著性檢測的相場變分模型
2.1 相場方法和Cahn-Hilliard模型
2.2 圖像顯著性檢測的Sobolev梯度相場變分模型
2.3 圖像顯著性檢測的反正切變分正則模型
2.4 小結(jié)
第3章圖像顯著性檢測的非局部變分模型
3.1 知識背景
3.2 非局部p-Laplace正則的相場變分模型
3.3 Matlab數(shù)值實現(xiàn)與圖像顯著性檢測
3.4 小結(jié)
第4章圖像邊緣特征檢測的變分水平集模型
4.1 圖像邊緣檢測的偏微分方程方法概述
4.2 基于二階方向?qū)?shù)的水平集演化
4.3 整合圖像特征方向信息的水平集演化
4.4 小結(jié)
第5章結(jié)構(gòu)張量水平集演化與紅外目標檢測
5.1 紅外圖像概述
5.2 紅外目標邊緣檢測研究現(xiàn)狀
5.3 張量擴散的變分水平集模型
5.4 基于結(jié)構(gòu)張量的偏微分方程模型
5.5 小結(jié)
第6章圖像邊緣檢測的前向后向擴散距離正則模型
6.1 水平集方法與符號距離正則
6.2 距離保持水平集演化
6.3 前向后向擴散的距離正則模型
6.4 小結(jié)
第7章結(jié)論與展望
7.1 全文總結(jié)
7.2 今后的研究方向
參考文獻