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图像曲线拟合理论及其应用


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图像曲线拟合理论及其应用
  • 书号:9787030523488
    作者:梁军利
  • 外文书名:
  • 丛书名:
  • 装帧:平脊精装
    开本:B5
  • 页数:132
    字数:166
    语种:zh-Hans
  • 出版社:科学出版社
    出版时间:2017-03-30
  • 所属分类:理论物理学 C01 科学研究的方针、政策及其阐述
  • 定价: ¥85.00元
    售价: ¥68.00元
  • 图书介质:
    纸质书

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本书系统阐述了机器视觉领域图像曲线拟合问题的最新进展,发展了多个算法确保图像曲线拟合的鲁棒性,如稀疏表达、迭代自适应、低秩矩阵复原及最大相关熵准则等。全书共8章,主要内容包括直线拟合和椭圆拟合两大部分。第3~8章中的拟合算法以作者在机器视觉领域的学术研究成果为基础,具有一定的学术价值。
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    前言
    第1章 概述 1
    1.1 图像的直线拟合 1
    1.1.1 直线拟合问题描述 1
    1.1.2 实际应用中的直线拟合 2
    1.2 图像的圆拟合 5
    1.2.1 圆拟合问题描述 5
    1.2.2 实际应用中的圆拟合 5
    1.3 图像的椭圆拟合 7
    1.3.1 椭圆拟合问题描述 7
    1.3.2 实际应用中的椭圆拟合 7
    参考文献 10
    第2章 图像曲线拟合基础知识及研究现状 13
    2.1 图像曲线拟合预处理步骤 13
    2.1.1 图像分割 13
    2.1.2 形态学图像处理 13
    2.1.3 图像边缘检测 14
    2.2 经典的图像曲线拟合方法 16
    2.2.1 霍夫变换算法 16
    2.2.2 最小二乘法拟合 17
    2.2.3 SLIDE算法直线检测 20
    2.2.4 DLSF算法椭圆拟合 22
    2.3 小结 23
    参考文献 23
    第3章 基于稀疏表达的直线拟合 25
    3.1 基础知识 25
    3.1.1 压缩感知 25
    3.1.2 最小二乘法支持向量回归机 25
    3.1.3 二阶锥规划 25
    3.3 直线拟合算法发展 26
    3.2.1 虚拟单快拍信号形成 26
    3.2.2 字典构造及直线倾斜角估计 27
    3.2.3 字典构造及直线偏移量估计 31
    3.3 实验结果 32
    3.3.1 实验1:无噪声图像 32
    3.3.2 实验2:含噪声的图像直线检测 34
    3.3.3 实验3:平行直线检测 36
    3.3.4 实验4:小角度差异时的直线检测 38
    3.3.5 实验5:道路标记检测 39
    3.3.6 实验6:单晶硅外形检测 42
    3.4 小结 45
    参考文献 45
    第4章 基于迭代自适应方法的直线拟合 47
    4.1 背景知识 47
    4.2 算法描述 48
    4.2.1 远场信号模型建立及直线倾斜角估计 48
    4.2.2 近场信号模型建立及直线偏移量估计 50
    4.3 实验结果 51
    4.3.1 实验1:无噪声图像 51
    4.3.2 实验2:含噪声的图像直线检测 53
    4.3.3 实验3:图像中平行的直线检测 54
    4.3.4 实验4:小角度差异时的直线检测 54
    4.3.5 实验5:道路标记检测 56
    4.4 小结 58
    参考文献 58
    第5章 基于无线传感网络虚拟源定位的圆拟合 60
    5.1 基础知识 60
    5.1.1 无线传感器网络定位 60
    5.1.2 固定点迭代算法 60
    5.1.3 传播因子算法 61
    5.2 基于无线传感网络虚拟源定位的网拟合算法 62
    5.3 仿真和实验结果 64
    5.3.1 实验1:仿真数据 64
    5.3.2 实验2:点云数据 66
    5.4 小结 67
    参考文献 68
    第6章 基于低秩矩阵复原的椭圆拟合 69
    6.1 基础知识 69
    6.1.1 低秩矩阵复原 69
    6.1.2 余弦定理 69
    6.2 算法描述 70
    6.2.1 GMDS矩阵构建 70
    6.2.2 核范数最小化问题 73
    6.2.3 椭圆参数求解 76
    6.3 仿真及实验结果 78
    6.3.1 实验1:仿真数据 78
    6.3.2 实验2:虹膜图像 84
    6.3.3 实验3:单晶图像 86
    6.4 小结 88
    参考文献 88
    第7章 基于稀疏表达的椭圆拟合 89
    7.1 算法描述 89
    7.1.1 最小二乘拟合算法分析 89
    7.1.2 稀疏表达算法发展 89
    7.2 仿真及实验结果 92
    7.2.1 实验1:无坏点仿真数据 93
    7.2.2 实验2:仿真数据r存在坏点 94
    7.2.3 实验3:虹膜数据 96
    7.2.4 实验4:硅单晶图像 98
    7.2.5 实验5:存在坏点的硅单晶图像 100
    7.3 小结 103
    参考文献 104
    第8章 基于半二次和半正定松弛优化的椭圆拟合 105
    8.1 基础知识 105
    8.1.1 相关熵 105
    8.1.2 CVX工具包 105
    8.2 算法描述 106
    8.2.1 约束最小二乘算法分析 106
    8.2.2 新算法发展 106
    8.2.3 算法执行步骤描述 110
    8.3 仿真及实验结果 110
    8.3.1 实验1:含噪仿真数据 110
    8.3.2 实验2:含Outlier仿真数据 115
    8.3.3 实验3:虹膜图像 118
    8.3.4 实验4:飞行器图像 120
    8.3.5 实验5:晶体图像 121
    8.4 小结 123
    参考文献 123
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