资源 | 《数字图像处理》高清中文PDF

2019 年 2 月 16 日 AI科技评论
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在数字图像处理领域,本书作为主要教材已有30多年。这一版本是作者在前两版的基础上修订而成的,是前两版的发展与延续。除保留了前两版的大部分内容外,根据读者的反馈,作者在13个方面对本书进行了修订,新增了400多幅图像、200多幅图表及80多道习题,融入了近年来数字图像处理领域的重要进展,因而本书特色鲜明且与时俱进。全书仍分为12章,即绪论、数字图像基础、灰度变换与空间滤波、频率域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、小波和多分辨率处理、图像压缩、形态学图像处理、图像分割、表示与描述、目标识别。


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数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。

这本书的目标是介绍自动微分的基本算法,以及流行的数学和统计函数的自动微分规则的百科全书式的集合。

自动微分是一种通用的技术,用于将函数的计算值转换为可计算导数的值。导数计算只给用于计算函数值的每个操作增加一个常数的开销,因此可微函数与原始函数具有相同的复杂度阶数。在描述了自动微分的标准形式之后,这本书提供了一个百科全书收集的正切和伴随规则的前向模式和后向模式自动微分,涵盖了最广泛使用的标量,向量,矩阵和概率函数。附录包含正向模式、反向模式和混合模式自动区分的工作示例代码。

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