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內(nèi)容簡(jiǎn)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(luò)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(xué)試驗(yàn)、系統(tǒng)監(jiān)測(cè)、數(shù)字圖書館、生物醫(yī)學(xué)和地理信息系統(tǒng)等，越來(lái)越多的重要信息通過(guò)圖像來(lái)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(shí)際應(yīng)用中就顯得尤為重要。本書闡述了圖像特征檢測(cè)的偏微分方程方法，根據(jù)數(shù)學(xué)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(yīng)用于海量圖像檢索，紅外目標(biāo)準(zhǔn)確追蹤、定位，醫(yī)學(xué)腫瘤自動(dòng)分析，以及指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等領(lǐng)域，為圖像更深層次的理解提供更為廣泛的應(yīng)用前景。

作者簡(jiǎn)介

　　李夢(mèng)，博士，重慶工商大學(xué)副教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)槠⒎址匠膛c圖像處理，在Journal of Electronic Imaging，Infrared Physics＆Technology等重要學(xué)術(shù)期刊和重要國(guó)際會(huì)議上發(fā)表學(xué)術(shù)論文20余篇，其中被SCI收錄11篇，EI收錄5篇。主持國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目1項(xiàng)，參研國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目1項(xiàng)。

圖書目錄

第1章緒論
1.1 圖像特征檢測(cè)研究背景與意義
1.2 圖像特征檢測(cè)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(cè)的相場(chǎng)變分模型
2.1 相場(chǎng)方法和Cahn-Hilliard模型
2.2 圖像顯著性檢測(cè)的Sobolev梯度相場(chǎng)變分模型
2.3 圖像顯著性檢測(cè)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(cè)的非局部變分模型
3.1 知識(shí)背景
3.2 非局部p-Laplace正則的相場(chǎng)變分模型
3.3 Matlab數(shù)值實(shí)現(xiàn)與圖像顯著性檢測(cè)
3.4 小結(jié)
第4章圖像邊緣特征檢測(cè)的變分水平集模型
4.1 圖像邊緣檢測(cè)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(biāo)檢測(cè)
5.1 紅外圖像概述
5.2 紅外目標(biāo)邊緣檢測(cè)研究現(xiàn)狀
5.3 張量擴(kuò)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(cè)的前向后向擴(kuò)散距離正則模型
6.1 水平集方法與符號(hào)距離正則
6.2 距離保持水平集演化
6.3 前向后向擴(kuò)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(xiàn)