典型目标识别与图像除雾技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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董慧颖 著

图书标签:

• 目标识别
• 图像处理
• 图像除雾
• 计算机视觉
• 图像增强
• 深度学习
• 图像分析
• 目标检测
• 大气散射
• 图像恢复

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118098822

版次：1

商品编码：12011021

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-07-01

用纸：胶版纸

页数：117

字数：145000

正文语种：中文

内容简介

　　《典型目标识别与图像除雾技术》主要以典型目标识别以及克服雾天对目标识别造成的图像退化为目的，对目标识别所涉及的理论和技术问题做了深入的分析和讨论，并提供了一些作者在科研工作中总结和应用的算法。《典型目标识别与图像除雾技术》的目的旨在为读者提供一种实用而有效的、能够提高典型目标识别率的方法，并提供客服视觉系统中雾天影响所造成的图像退化的途径，最终提高视觉系统的可靠性和准确性。《典型目标识别与图像除雾技术》可以是信息科学、控制科学、计算机科学等学科从事图像处理、图像分析、视频处理、光学成像、大气光学等研究人员及科学工作者的参考资料，也可以作为高校、研究所的研究生的教学用书和参考书。

内页插图

目录

第1章 绪论
1．1 典型目标识别技术概述
1．2 军事目标识别技术及其发展概况
1．2．1 ATR简介
1．2．2 军事目标识别技术的发展
1．2．3 典型ATR系统
1．3 车牌自动识别技术概述
1．3．1 车牌自动识别系统的组成及工作原理
1．3．2 车牌自动识别系统的国内外现状
1．3．3 汽车牌照识别系统关键技术
1．4 目标识别中的干扰因素分析
1．4．1 被动干扰
1．4．2 主动干扰
1．4．3 不同气象条件对目标识别系统的影响
1．5 本书的主要内容
1．5．1 本书的主要工作
1．5．2 本书的结构

第2章 目标识别技术的相关理论基础
2．1 数学形态学基础
2．1．1 数学形态学概述
2．1．2 二值形态学的基本原理
2．1．3 灰度形态学的基本原理
2．1．4 数学形态学的结构元素及其分类、组合、分解
2．1．5 数学形态学的应用
2．2 图像分割方法概述
2．2．1 图像分割的基本概念
2．2．2 图像分割方法
2．2．3 图像分割中存在的问题
2．3 图像特征分析与描述
2．3．1 图像特征分类
2．3．2 特征的分析与描述
2．4 神经网络理论基础
2．4．1 人工神经网络及其模型
2．4．2 神经网络的分类及其激活函数
2．4．3 神经网络的学习训练方法
2．5 大气散射理论基础
2．5．1 大气中粒子与天气的关系
2．5．2 大气散射机理

第3章 典型目标检测及提取技术
3．1 引言
3．2 目标搜索与定位方法
3．2．1 目标区域搜索方法
3．2．2 目标定位方法
3．3 综合目标分割方法
3．3．1 基于特征的目标分割方法
3．3．2 算法综合及结果
3．4 基于多层次特征目标提取中的目标候选区域选择
3．4．1 基于灰度特征的多阈值分割
3．4．2 基于空间分布特征的区域选择
3．5 基于多层次特征与数学形态学的目标提取方法
3．5．1 基于多层次特征与数学形态学的目标提取方法
3．5．2 目标递归提取方法
3．5．3 提取流程及实验结果

第4章 基于综合特征的目标识别技术
4．1 引言
4．1．1 特征提取与选择
4．1．2 特征提取与选择的步骤
4．1．3 特征提取与特征选择的关系
4．2 基于综合特征提取的车牌字符识别方法
4．2．1 车牌字符的几种典型特征及提取方法
4．2．2 识别流程及分类器的设计
4．2．3 算法综合及识别结果
4．3 基于不变特征的军事目标识别
4．3．1 不变矩与圆度特征提取
4．3．2 构造样本特征库
4．3．3 特征空间搜索与特征匹配
4．3．4 判决与分类
4．3．5 系统识别流程及与识别实验结果

第5章 基于神经网络的目标识别技术
5．1 基于BP网络的目标识别
5．1．1 BP网络模型及其工作原理
5．1．2 BP网络分类器的实现及实验结果
5．2 基于自组织竞争网络的目标识别
5．2．1 自组织竞争网络模型及其工作原理
5．2．2 自组织竞争网络分类器的实现及实验结果
5．3 基于Hopfield网络的目标识别
5．3．1 Hopfield网络模型及其工作原理
5．3．2 Hopfield网络分类器的实现及实验结果
5．4 基于不变特征的神经网络识别
5．4．1 BP网络识别
5．4．2 自组织竞争网络识别

第6章 基于物理模型的雾天退化图像复原方法
6．1 退化图像及复原方法概述
6．1．1 成像系统的数学描述
6．1．2 退化图像模型
6．1．3 退化图像的复原方法概述
6．2 天气退化图像模型
6．2．1 单色大气散射模型
6．2．2 二色大气散射模型
6．2．3 光源的辉光模型
6．3 光源天气退化图像的仿真及复原
6．3．1 光源天气退化图像的仿真
6．3．2 光源天气退化图像的复原
6．4 基于二色模型的天气退化图像的复原方法
6．4．1 获取深度信息
6．4．2 图像复原
6．4．3 复原后图像增强
6．4．4 仿真实验结果及比较
后记
参考文献

前言/序言

　　目标识别是各种机器视觉系统所要解决的关键问题。本书对目标识别，特别是军事目标识别和汽车牌照识别进行了系统综述，将军事目标识别各个发展阶段的特点以及车牌识别的国内外现状做了分析和总结。然后，在数学形态学、图像分割、图像特征分析与描述、神经网络、大气散射等理论的基础之上建立了目标识别框架，采用了一些新的综合算法并在实际系统中实现，取得了理想的效果。
　　一个通用的目标识别系统是不存在的，针对目标识别系统中各关键技术的通用算法也是不存在的，这也正是人们致力于此方面研究的原因。本书以军事目标识别和汽车牌照自动识别两个研究课题中的目标识别为研究主线，分别研究了基于综合特征和基于神经网络算法在这两方面的应用。提出了用于车牌识别的综合特征识别算法及用于军事目标的基于不变矩特征与圆度特征综合识别算法。此外，还研究了采用基于像素和特征的不同神经网络结构识别方法。
　　识别算法虽然是目标识别的关键技术，但如果不能准确地提取目标，则无论是基于特征的算法还是基于神经网络的算法都将无法实现。因此，本书也研究了目标检测和提取的方法，提出了基于综合特征的车牌快速定位算法与车牌字符分割算法，以及基于多层次特征与数学形态学的目标递归提取方法。
　　雾霾天气现已经成为人们日常生活中关心的气象条件。近几年，全国范围的雾霾天气对工农业生产、交通、国防以及人们的日常生活产生了极大的影响、造成了严重的损失。因此，本书对目标识别系统中的雾霾天气干扰问题，进行了深入分析，特别是雾霾天气的物理特性以及相应的散射模型，利用这些特性及模型可以对受天气影响而退化的图像进行复原，这些方法对改善视觉系统的特性使之适应不良天气有非常大的帮助。
　　采用物理模型的方法复原天气退化图像时，其复原后的图像可能会有低亮度的特点，因此为了增加复原后图像的可视性，有必要对其亮度进行非线性调整。在此，本书可为读者提供作者的研究结果。
　　最后，作者感谢导师徐心和教授多年的关心和培养，感谢周围工作的同事，以及作者的研究生们，同时也感谢那些为本书的出版提供帮助和那些提出宝贵建议的人。

《跨越数字洪流：文本信息溯源与溯源机制研究》 在信息爆炸的时代，数字内容以前所未有的速度增长，使得辨别信息的真实性、追溯信息来源变得尤为重要。本书深入探讨了文本信息在数字环境中的溯源问题，旨在构建一套系统化的理论框架与技术方法，以应对信息传播中的挑战。 第一部分：数字信息溯源的基础理论 本部分将首先厘清“信息溯源”的核心概念，区分其与信息鉴别、信息追踪等相关概念的异同。我们将深入分析信息在数字网络中的生成、传播、复制、修改等生命周期，揭示信息溯源所面临的固有难题，例如信息篡改的隐蔽性、大规模信息的处理难度、以及跨平台传播的复杂性。 随后，我们将回顾信息溯源领域的经典理论与前沿进展，包括但不限于： 本体论与知识图谱在信息溯源中的应用： 如何构建描述信息本体的本体模型，以及如何利用知识图谱来连接和分析信息碎片，还原信息脉络。 时间序列分析与事件序列重建： 探讨如何通过时间戳、日志记录等信息，重建信息的产生与演化过程。 因果推理模型： 分析信息传播中的因果关系，从而推断信息的真实来源和影响路径。 博弈论在信息传播中的应用： 审视传播者与接收者之间的博弈，揭示信息操纵的可能性与对抗策略。 第二部分：文本信息溯源的关键技术 本部分将聚焦于文本信息的具体溯源技术，并对其进行详细阐述： 文本指纹与相似度计算： 介绍多种文本特征提取方法（如N-gram、词袋模型、TF-IDF、词嵌入）以及高效的文本相似度计算算法，为识别重复、相似文本提供基础。 文本复制与改写检测： 深入研究如何检测文本的直接复制、部分复制、同义词替换、句子结构调整等多种形式的改写，提出有效的检测模型与算法。 文本来源推断技术： 探讨基于文本风格、用词习惯、语法结构等语言学特征的来源推断方法，以及机器学习模型（如SVM、LSTM、Transformer）在其中的应用。 跨语言文本溯源： 针对多语言环境下信息传播的特点，研究机器翻译与跨语言文本匹配技术，实现对跨语言文本的溯源。 社交媒体文本溯源： 专门分析社交媒体平台独特的文本特征（如短文本、表情符号、@提及、话题标签），并提出针对性的溯源策略，如用户行为分析、话题传播路径追踪等。 基于区块链的信息溯源： 探索利用区块链的不可篡改、去中心化特性，为文本信息提供可信的溯源记录，保证信息的完整性和可追溯性。 第三部分：溯源机制的设计与实现 本部分将重点讨论如何将上述理论与技术融合成一套完整的溯源机制： 溯源系统的架构设计： 提出一个可扩展、高效的文本信息溯源系统的整体架构，包括数据采集模块、特征提取模块、相似度比对模块、溯源推理模块、可视化展示模块等。 溯源算法的优化与集成： 探讨如何根据不同的溯源需求，选择、优化并集成多种溯源算法，以提高溯源的准确性和效率。 溯源证据的表示与评估： 研究如何清晰地表示溯源过程中获得的证据，并建立有效的证据评估体系，以支持溯源结论的可靠性。 溯源系统的可视化与交互： 设计直观易懂的可视化界面，帮助用户理解复杂的溯源过程和结果，并提供交互功能，允许用户进行二次查询与深入分析。 溯源系统的性能评估指标： 提出一系列科学的性能评估指标，如准确率、召回率、F1值、溯源时间等，用于衡量溯源系统的效果。 第四部分：挑战与未来展望 本部分将对当前文本信息溯源领域面临的挑战进行总结，并对未来发展方向进行展望： 对抗性攻击与防御： 探讨信息操纵者可能采取的对抗溯源技术的手段，并提出相应的防御策略。 海量数据处理与实时溯源： 面对日益增长的数据量，如何实现高效的海量数据处理和低延迟的实时溯源。 隐私保护与信息溯源的平衡： 在进行信息溯源的同时，如何充分保护用户隐私。 跨领域与跨媒体信息溯源： 展望未来如何将文本信息溯源的能力扩展到图片、视频等其他媒体形式，实现跨媒体的综合信息溯源。 伦理与法律问题： 探讨信息溯源过程中可能涉及的伦理道德规范与法律法规。 本书适合于信息安全研究人员、计算机科学与技术专业学生、新闻传播学领域研究者、以及对信息真实性与传播机制感兴趣的广大读者。通过本书的学习，读者将能够深刻理解文本信息溯源的原理，掌握关键技术，并为构建更加可信赖的数字信息环境贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对自然科学和工程技术都充满好奇的爱好者，我平时喜欢阅读各种类型的科普读物和专业书籍，试图拓展自己的知识边界。这本书的题目《典型目标识别与图像除雾技术》听起来既专业又充满实用性，让我觉得非常有学习的价值。我虽然不是专业的研究人员，但对图像处理背后的原理有着浓厚的兴趣。我希望这本书能够以一种相对易懂的方式，解释“目标识别”究竟是怎么回事，它不仅仅是电脑“看见”东西，背后到底运用了哪些数学模型和算法？我尤其好奇“典型目标”这个概念，它是否意味着书里会介绍一些在特定领域（比如安防、自动驾驶、医疗影像等）经常出现的目标类型，并且对它们的识别方法进行了详细的梳理？然后是“图像除雾技术”，这听起来就像魔法一样，能够让模糊不清的图像变得清晰。我非常想知道，人类是怎么做到这一点的？是通过数学公式模拟光线的散射和吸收，还是有其他更巧妙的方法？这本书会不会解释清楚，比如，它是如何处理不同颜色、不同亮度、不同纹理的物体在雾中的表现，以及如何恢复它们原本的细节和色彩？我比较担心的是，如果这本书过于晦涩难懂，对我这样一个非专业人士来说会是个挑战。我希望它能在理论讲解的同时，也包含一些直观的图示和案例分析，让我能够更好地理解抽象的概念。总而言之，我希望这本书能给我带来一次愉快的学习体验，让我能够对计算机视觉的这两个重要分支有一个初步但深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，没有过于花哨的插画或炫目的色彩，这反而让我对其内容产生了更多的期待，因为它似乎将重点放在了知识本身，而非浮华的外在。拿到手后，厚度和纸张的质感都相当不错，拿在手里有沉甸甸的分量，预示着内容的丰富和扎实。我是一名对计算机视觉领域，特别是目标识别技术抱有浓厚兴趣的在校研究生，日常阅读的文献和书籍也大多集中在深度学习、模式识别等前沿领域。偶然间了解到这本书，它的名字“典型目标识别与图像除雾技术”就深深地吸引了我，因为这两个领域在我看来是既独立又相互关联的，目标识别是计算机视觉的基础，而图像除雾则是提升视觉感知质量的关键技术，两者结合，无疑能解决很多现实世界中的挑战，比如在复杂光照、恶劣天气条件下进行精准的目标检测和跟踪。我个人尤其关注那些能够将理论与实际应用紧密结合的书籍，希望它不仅仅是理论的堆砌，更能提供一些切实可行的算法、模型和实现思路，哪怕是一些初步的框架，我也觉得非常有价值。目前我正在进行一个关于无人机监控的项目，其中就遇到了在雨雾天气下识别地物目标的问题，所以这本书的内容对我来说，简直是雪中送炭。我迫不及待地想深入了解它究竟是如何定义“典型目标”，是通过人工特征提取，还是已经引入了更先进的深度学习方法？而图像除雾部分，我非常好奇它会介绍哪些经典的或者最新的算法，比如基于物理模型的、基于深度学习的，或者是一些混合方法，它们在效率、鲁棒性以及视觉效果上又有何差异和权衡？我希望这本书能提供一些量化的评估标准，让我能够更好地理解和选择适合我项目需求的算法。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在游戏开发行业工作的程序员，我一直对如何让游戏中的虚拟世界更加逼真、交互更加流畅感到着迷。计算机视觉技术在其中扮演着越来越重要的角色，尤其是在虚拟现实、增强现实以及游戏内的角色行为分析等方面。这本书的题目《典型目标识别与图像除雾技术》立刻吸引了我的注意。我希望书中能够深入探讨“典型目标”在游戏开发中的应用，比如，如何识别游戏中的角色、道具，甚至是玩家的身体动作，从而实现更智能的NPC行为或者更沉浸式的AR体验。我非常期待书中能够介绍一些能够实时、高效地识别各种游戏场景下“典型目标”的算法，并且能够解释它们在游戏引擎中的集成方法。更让我兴奋的是，“图像除雾技术”在游戏开发中也有着广阔的应用前景。例如，在一些具有特殊场景的游戏（如末日废土、海战等）中，我们可能需要模拟真实的雾气效果，或者在一些AR游戏中，需要处理现实世界中的雾霾，并与之进行融合。我希望这本书能够提供一些关于模拟雾气、去除干扰的先进技术，并且能够解释如何将这些技术应用到游戏引擎中，实现逼真的视觉效果。我更希望看到一些关于如何利用目标识别和图像处理技术来提升游戏玩家体验的创新性思路，比如，通过识别玩家的视线来调整游戏场景，或者通过对游戏内物体的识别来优化游戏性能。我希望这本书能够为我的游戏开发工作带来新的灵感和技术支持。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在航空航天领域工作的工程师，主要负责遥感图像的处理与分析。在我们的工作中，图像的质量直接关系到对地物信息的提取和目标（例如军事目标、自然资源）的识别精度。因此，对低质量图像进行增强和对清晰图像进行目标识别，是我们日常工作的重要组成部分。这本书的题目《典型目标识别与图像除雾技术》正是我所需要的。我希望它能为我提供关于“典型目标”的深入研究，特别是在遥感图像领域，哪些地物是“典型目标”，它们具有哪些共性特征，以及如何设计有效的识别算法来应对遥感图像中常见的尺度变化、旋转、遮挡等问题。我期待书中能介绍一些针对遥感图像的特定目标识别技术，而不仅仅是通用的算法。同时，图像除雾技术对于我们来说也是至关重要的。卫星和航空器经常在多云、多雾等天气条件下进行观测，如何有效地去除这些干扰，恢复地物真实的面貌，是提高遥感数据利用率的关键。我希望书中能够详细介绍各种图像除雾的原理和方法，例如，它是否会涵盖大气散射模型、基于学习的去雾方法，以及如何评估去雾效果的客观指标？我尤其感兴趣的是，书中是否会探讨如何将目标识别和图像除雾技术进行有机结合，例如，通过先进行图像增强再识别目标，或者反之，甚至是在一个统一的框架下同时完成这两项任务，以达到最优的性能。我希望这本书能够提供具有前瞻性和实用性的解决方案，帮助我更好地应对实际工作中的挑战。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能，特别是计算机视觉技术充满热情的自学者。我最近一直在关注目标检测和图像增强方面的进展，因为我希望能够构建一个能够处理真实世界复杂场景的视觉系统。这本书的题目《典型目标识别与图像除雾技术》恰好击中了我的兴趣点。我希望它能为我提供一个关于“典型目标”的清晰定义，例如，它是否指的是那些在特定应用场景下最常出现、也最有价值识别的目标？我非常想了解，识别这些“典型目标”究竟需要哪些关键的技术和算法？我期待书中能够深入浅出地讲解目标识别的原理，并且介绍一些当前流行的、有效的识别方法。另一方面，“图像除雾技术”对我来说尤其具有吸引力。我经常看到一些在雾天拍摄的照片，画面模糊不清，很多细节都被掩盖了。如果这本书能揭示如何“驱散”这些雾气，恢复图像的清晰度和细节，那我将受益匪浅。我希望书中能详细介绍一些经典的或者最新的图像除雾算法，并且解释它们是如何工作的。我尤其好奇，这些算法是如何处理图像中的颜色失真、对比度下降等问题的，以及它们在实际应用中的效果如何。我更希望能看到一些结合目标识别和图像除雾的案例，比如，如何在除雾后的图像上更精确地识别目标，或者如何利用目标识别的先验知识来辅助除雾。我希望这本书能够为我提供一个坚实的理论基础，并辅以足够多的示例和实践指导，让我能够将学到的知识应用到自己的小项目中，例如，开发一个简单的图像增强和目标检测应用。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在城市管理部门工作的技术人员，我们部门负责监控城市的运行状态，包括交通流量、公共安全以及基础设施的维护。在这个过程中，我们需要处理大量的视频监控数据，并从中提取关键信息，例如识别违章车辆、监测人群密度、发现异常事件等。因此，“目标识别”是我们工作的重中之重。这本书的题目《典型目标识别与图像除雾技术》引起了我的极大兴趣。我希望书中能够详细介绍，在城市监控领域，哪些是“典型目标”，以及如何利用现有的技术高效地识别它们。我期待书中能够深入探讨在复杂多变的城市环境中，如何应对目标遮挡、光照变化、背景干扰等问题，并提供一些切实可行的解决方案。更重要的是，“图像除雾技术”对于我们来说也至关重要。在雨、雪、雾等恶劣天气条件下，监控视频的清晰度会大大下降，这严重阻碍了我们对目标的识别和事件的判断。我非常希望这本书能够介绍一些有效的图像除雾算法，能够帮助我们改善恶劣天气下的视频监控质量。我尤其关心这些算法的实时性，因为我们需要对视频流进行实时处理。如果书中能够提供一些关于算法部署和优化的建议，或者介绍一些适用于嵌入式设备的除雾技术，那将对我的工作非常有帮助。我希望这本书能够为我们提供一套完整的技术解决方案，帮助我们提升城市监控的效率和准确性，从而更好地保障城市的安全和运行。

评分☆☆☆☆☆

我是一名有着多年行业经验的软件工程师，主要负责图像处理和嵌入式系统开发。在工作中，我经常需要处理来自各种传感器的数据，并从中提取有用的信息，有时候还需要对这些原始数据进行预处理，以提高后续分析的准确性。这本书的标题“典型目标识别与图像除雾技术”立刻引起了我的注意，因为它触及了我工作中两个非常核心的痛点。目标识别是毋庸置疑的基石，而图像除雾则是在我们经常面临的恶劣天气（如雾、霾、雨）下，确保传感器能够“看清楚”的关键。我希望这本书能够为我提供一些关于“典型目标”的定义和分类的清晰指导，因为在实际项目中，目标的“典型性”往往是影响算法性能的重要因素。更重要的是，我非常期待书中能够深入探讨各种图像除雾算法的实现细节，例如，它们是如何处理不同程度的雾霾，如何恢复图像的色彩和对比度，以及在计算资源受限的嵌入式设备上，哪些算法更具可行性。我过去尝试过一些开源库，但往往在实际部署时会遇到性能瓶颈或者效果不佳的问题。我希望这本书能提供更深入的理论讲解，并辅以详细的算法伪代码或者示例代码，最好能包含一些关于算法复杂度、内存占用以及实际运行效率的分析，这样我才能更有针对性地进行优化和选型。另外，书中对于如何将目标识别与图像除雾技术进行有效的结合，是否有相关的技术和方法论的介绍，这对我来说也是非常重要的，因为我的最终目标是将两者整合起来，实现一个能够适应复杂环境的智能感知系统。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对图像处理充满热情的设计师，我一直对如何让图像更加清晰、信息更加丰富着迷。当我看到《典型目标识别与图像除雾技术》这本书时，我立刻被它的题目所吸引。虽然我不是一个纯粹的工程师，但我相信理解技术背后的原理能极大地提升我的设计能力。我希望这本书能够以一种相对直观和易懂的方式，解释“目标识别”究竟是如何实现的。比如，电脑是如何“看到”并区分出不同的物体？我尤其对“典型目标”这个说法感到好奇，这是否意味着书里会介绍一些在日常生活中或者特定设计领域（比如海报设计、产品原型展示）中经常出现的、具有代表性的物体，并且讲解如何识别它们？我非常希望这本书能够带来一些视觉上的启发，让我看到不同目标的独特“识别特征”。另一方面，“图像除雾技术”听起来就像是给照片施加了“魔法”，让模糊变得清晰。我非常想知道，它是如何做到这一点的？这本书是否会包含一些关于色彩恢复、对比度增强、细节重塑的技巧？我期待它能够介绍一些能够显著改善图像质量的方法，让我能够将这些技术运用到我的设计作品中，例如，去除照片中的雾霾，或者增强老照片的清晰度。我更希望这本书能够提供一些创意性的应用思路，例如，如何利用除雾技术来突出设计的重点，或者如何将目标识别的技术应用到交互式设计中，创造出更具吸引力的视觉体验。

评分☆☆☆☆☆

作为一名从事多年图像分析工作的技术人员，我在实际工作中经常需要面对各种挑战性的图像数据，尤其是在复杂的光照条件和恶劣的环境下，图像质量的下降直接影响了后续分析的准确性。所以，当我在书店看到《典型目标识别与图像除雾技术》这本书时，它立刻吸引了我的目光。我希望这本书能够系统地梳理和介绍当前在目标识别领域，特别是针对“典型目标”的识别方法。这里的“典型目标”可能涵盖了我们经常遇到的各种形态各异的物体，例如人脸、车辆、特定工业零件等等。我期待书中能够深入探讨不同识别算法的原理、优缺点以及适用场景，最好能够涵盖从传统的特征工程方法到当前流行的深度学习模型，并分析它们在实际应用中的性能表现。更让我感到兴奋的是，这本书还将“图像除雾技术”作为其核心内容之一。图像中的雾气、霾等现象，往往会严重降低图像的可见性和信息量，这对于诸如自动驾驶、环境监测、遥感等领域来说是致命的。我非常希望书中能够详细介绍当前主流的图像除雾算法，例如基于物理模型的去雾方法（如暗通道先验、大气散射模型等），以及基于深度学习的端到端去雾模型。我尤其关注这些算法在处理不同程度雾霾、恢复图像细节、抑制噪声以及计算效率方面的表现。如果书中能够提供一些实际案例的对比分析，或者对不同算法的性能进行量化评估，那就更加理想了。我希望这本书能为我提供一些实用的技术指导，帮助我更好地应对工作中遇到的图像质量问题，提升分析的精度和效率。

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作为一名在教育领域工作的研究者，我一直关注如何将前沿技术融入教学内容，让学生们能够更好地理解复杂的概念。这本书的题目《典型目标识别与图像除雾技术》听起来非常适合作为我课程的补充材料。我希望它能够以一种清晰、结构化的方式，为我的学生们介绍“目标识别”的原理。我尤其看重“典型目标”这个概念，它是否意味着书中会通过一些经典的、易于理解的例子来讲解目标识别的基本思想？例如，识别猫狗，识别文字，或者一些更复杂的场景？我希望书中能够提供一些不同层次的讲解，既能让初学者快速入门，也能让有一定基础的学生深入理解。另一方面，“图像除雾技术”对于很多学科来说都是一个非常有意思的应用。我希望书中能够解释清楚，为什么图像会“有雾”，以及科学家们是如何“去除”这些雾的。我期待书中能介绍一些有趣的除雾案例，例如，恢复古老的照片，或者在科学研究中（如医学影像）应用除雾技术。我希望这本书能够不仅仅停留在技术层面，更能启发学生们思考这些技术在现实世界中的应用价值和意义，甚至能够激发他们对相关领域的进一步研究兴趣。如果书中还能包含一些适合学生课后实践的实验或者思考题，那就再好过分了。总而言之，我希望这本书能够成为一本既有深度又不失趣味的教材，能够帮助我的学生们建立起对计算机视觉的浓厚兴趣。

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值得收藏，内容专业，注意是否需要

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物美价廉的好东西，比实体店好

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