本書(shū)主要介紹函數(shù)逼近理論與小波框架理論方法。全書(shū)共6章。第1章介紹求解lp（0≤p≤1）優(yōu)化模型的幾個(gè)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(guān)于RIP最優(yōu)上界的一個(gè)猜想；第2章通過(guò)給出構(gòu)造確定性測(cè)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(shū)是作者在積累多年科研成果的基礎(chǔ)上撰寫(xiě)而成的，詳細(xì)介紹風(fēng)格遷移領(lǐng)域中的一些算法設(shè)計(jì)和模型，涉及鉛筆畫(huà)風(fēng)格實(shí)現(xiàn)、圖像上色、云南重彩畫(huà)的數(shù)字模擬和合成以及云南重彩畫(huà)風(fēng)格化繪制等技術(shù)。本書(shū)包含4種不同的風(fēng)格遷移算法，模型構(gòu)建思路和實(shí)現(xiàn)步驟詳細(xì)透徹。本書(shū)立足于圖像風(fēng)格遷移這一大的研究領(lǐng)域，結(jié)合作者多年的科研工作經(jīng)驗(yàn)，本書(shū)面向

本書(shū)共分為9章，主要內(nèi)容包括數(shù)字圖像與機(jī)器視覺(jué)概述、數(shù)字圖像工具與軟件實(shí)現(xiàn)、圖像與視覺(jué)基礎(chǔ)知識(shí)、機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)硬件、圖像變換與圖像運(yùn)算、圖像增強(qiáng)與復(fù)原、圖像分割、圖像識(shí)別與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及數(shù)字圖像與機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用實(shí)例等內(nèi)容。本書(shū)中部分示例來(lái)源于實(shí)際工業(yè)、農(nóng)業(yè)數(shù)字圖像及機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用領(lǐng)域，其技術(shù)手段先進(jìn)、適用范圍廣。本書(shū)既可作為高等

本書(shū)面向非電子信息類理工科專業(yè)的碩士研究生和高年級(jí)本科生，系統(tǒng)介紹信號(hào)處理與數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)理論與基本應(yīng)用，旨在使讀者掌握信號(hào)處理與數(shù)據(jù)分析的基本理論與基本方法，并解決各領(lǐng)域科學(xué)研究與工程實(shí)際中的信號(hào)處理相關(guān)技術(shù)問(wèn)題。全書(shū)共14章，包括信號(hào)與系統(tǒng)的基本原理、傅里葉理論和信號(hào)與系統(tǒng)的頻域分析、信號(hào)與系統(tǒng)的復(fù)頻域分析、信號(hào)的

本書(shū)系統(tǒng)討論了近年來(lái)圖像處理方法的新進(jìn)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(gè)新進(jìn)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(duì)應(yīng)的分解空間，以及利用這些分解空間的等價(jià)范數(shù)建立的各種圖像逆尺度空間

本書(shū)在對(duì)圖像降噪方法的研究現(xiàn)狀和經(jīng)典的圖像降噪方法進(jìn)行回顧總結(jié)的基礎(chǔ)上，分別針對(duì)灰度和彩色圖像中不同類型噪聲的特點(diǎn)，主要結(jié)合脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)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(yīng)的降噪方法的算法原理及結(jié)果。同時(shí)還對(duì)基于嵌入式系統(tǒng)軟硬件平臺(tái)的圖像降噪方法相關(guān)實(shí)現(xiàn)進(jìn)行描述，包括實(shí)現(xiàn)

本書(shū)主要內(nèi)容包括語(yǔ)義圖像分割相關(guān)理論和具體事項(xiàng)，在介紹語(yǔ)義圖像分割目的和相關(guān)技術(shù)及傳統(tǒng)分割算法的基礎(chǔ)上，講述了從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度學(xué)習(xí)的發(fā)展過(guò)程，重點(diǎn)介紹了全卷積網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了從圖像像素到像素類別的變換；從而進(jìn)一步介紹了基于全卷積網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)的Unet網(wǎng)絡(luò)，以及兩種基于全卷積網(wǎng)絡(luò)的SegNet網(wǎng)絡(luò)：正常版與貝

本書(shū)共分7個(gè)章節(jié)，主要內(nèi)容包括確定性連續(xù)時(shí)間信號(hào)的時(shí)域、頻域及復(fù)頻域分析；連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)的時(shí)域、頻域及復(fù)頻域分析；并介紹了離散時(shí)間信號(hào)的時(shí)域及頻域分析；最后一章是信號(hào)與系統(tǒng)的MATLAB仿真介紹。

本書(shū)在講解數(shù)字信號(hào)處理相關(guān)理論的基礎(chǔ)上，精選典型案例進(jìn)行詳細(xì)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(hào)處理的方法與要點(diǎn)。主要內(nèi)容包括：離散時(shí)間信號(hào)與系統(tǒng)的時(shí)域分析、離散時(shí)間信號(hào)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(wú)限脈沖響應(yīng)IIR濾波器、有限脈沖響應(yīng)FIR濾波器、

本書(shū)以提高智能無(wú)人系統(tǒng)的環(huán)境感知和識(shí)別能力為主線，系統(tǒng)展示基于視覺(jué)注意機(jī)制的服務(wù)機(jī)器人深度感知方法研究、基于深度學(xué)習(xí)框架的水下遮擋圖像識(shí)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(cè)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建等典型應(yīng)用案例。本書(shū)充分介紹了視覺(jué)顯著性檢測(cè)、視覺(jué)注意機(jī)制、圖像修復(fù)、目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別的發(fā)展現(xiàn)狀，構(gòu)建了基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)