图像目标检测技术及应用 陈哲,王慧斌 9787115418791 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈哲，王慧斌 著

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• 目标检测
• 图像处理
• 计算机视觉
• 深度学习
• 机器学习
• 人工智能
• 算法
• 应用
• 陈哲
• 王慧斌

店铺： 天乐图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115418791

商品编码：29306013824

包装：平装

出版时间：2016-06-01

基本信息

书名：图像目标检测技术及应用

定价：78.00元

作者：陈哲,王慧斌

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2016-06-01

ISBN：9787115418791

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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本书主要介绍面向复杂场景中（包括复杂光学环境和复杂背景条件）的图像目标检测技术，从复杂环境建模，图像特征提取及分割几个方面进行了论述。此外，本书还论述了生物视觉机制建模技术并对几种典型的仿生模型进行了介绍，以及仿蛙眼、螳螂虾复眼机制的复杂场景图像目标检测技术。本书的特色全面介绍复杂环境中的图像目标检测技术的研究生教材，以往的教材是以“智能视频监控中目标检测与识别”的名字出版，多适合本科生，内容和知识框架较陈旧。本书拟从系统的角度，更加全面地向相关研究人员和研究生介绍讲述这门学科技术的基本理论方法及其一些重要的应用领域。本书编写的目标是为本领域工程技术人员及普通高等院校信息类硕士研究生提供一本能反映图像目标检测处理新进展的书籍，使相关研究人员和学生能够掌握信息获取与处理理论发展的历史与现状，掌握其涉及的广泛理论基础和应用的各个方面，为从事信息处理研究或工程技术应用打好基础。本书籍的编写原则是：（1）要反映该领域的新进展，包括新的理论成果和应用技术等；（2）内容只涵盖已经被认为是成熟的理论和技术，以及相关的内容；（3）侧重于技术的发展和方法的应用，突出其理论基础的广泛性和应用的普遍性；（4）内容要适应普通高等院校硕士研究生的教学需要。本书既突出以下特色：（1）基础理论体系的完整性，为解决复杂环境中图像目标检测处理中各类问题提供坚实系统的理论基础。（2）应用的普遍性，包括水下场景，复杂背景等。（3）适合研究生教学的特殊性，要针对所涉及的问题给予完整详细的描述，适合课堂教学与自学。

内容提要

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本书系统阐述了图像目标检测的有关概念、原理和方法，共分10章，章简要介绍了图像目标检测的意义和应用，第2章介绍了光学成像过程模型与图像处理，第3章介绍了基于适应性模型的动态环境背景建模方法，第4章介绍了基于非线性降维强散射环境中图像特征提取方法，第5章介绍了基于先验知识的图像目标分割方法，第6章介绍了压缩域图像处理与运动目标分割方法，第7章介绍仿生视觉模型与图像处理，第8章介绍基于仿蛙眼分层模型的强散射环境背景建模方法，第9章介绍仿螳螂虾视觉正交侧抑制的偏振图像特征提取方法，0章介绍仿螳螂虾视觉适应机制的图像目标分割。本书是图像目标检测方面的专著，反映作者近年来在这一领域的主要研究成果。

目录

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作者介绍

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陈哲 男，江苏徐州人，博士，讲师。2014年毕业于河海大学获计算机应用技术专业博士学位，现在河海大学计算机与信息学院工作。已先后主持了国家自然科学基金青年项目，江苏省自然科学基金青年项目等多项课题，参与了863计划项目，国家自然科学基金重点项目等10余项课题。获得了中国仪器仪表学会科技奖三等奖1项，发表学术论文20余篇。目前主要从事图像处理、模式识别、视觉检测及跟踪等方面的研究和教学工作。

文摘

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序言

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《深度学习在医学影像分析中的前沿进展》 内容简介 在科技飞速发展的今天，人工智能，特别是深度学习，已经渗透到各个领域，为解决复杂问题提供了前所未有的强大工具。在医学影像分析这一关乎人类健康的至关重要领域，深度学习的应用更是掀起了一场深刻的变革。本书深入探讨了深度学习技术在医学影像分析中的最新理论、关键算法、核心模型以及广泛的实际应用，旨在为研究人员、临床医生、工程师以及相关领域的学生提供一个全面而深入的参考。 本书不涉及图像目标检测的具体技术细节，而是将目光聚焦于深度学习在医学影像分析的更广阔图景。我们将从基础概念入手，逐步深入到当前最前沿的研究成果，覆盖从影像的获取、预处理，到各种疾病的诊断、预后评估，再到个性化治疗方案的制定等多个关键环节。 第一部分：深度学习基础与医学影像的融合 本部分将首先回顾深度学习的基本原理，包括神经网络的结构、反向传播算法、损失函数、优化器等核心概念。在此基础上，本书将详细阐述这些基础理论如何被巧妙地应用于处理和分析高维、复杂的医学影像数据。我们将讨论不同类型的神经网络，如卷积神经网络（CNN）在图像特征提取方面的强大能力，循环神经网络（RNN）在序列影像数据（如动态心电图）分析中的潜力，以及Transformer模型在捕捉长距离依赖关系上的突破性进展。 特别地，我们将深入剖析CNN在医学影像分析中的演进，从经典的LeNet、AlexNet到更深层次的VGG、GoogLeNet、ResNet，再到轻量级的MobileNet和EfficientNet等，探讨它们在处理不同模态的医学影像（如X射线、CT、MRI、超声、病理切片等）时各自的优势与局限。我们将强调如何根据医学影像的特点（如分辨率、噪声、对比度、切片厚度等）来选择和设计合适的网络架构。 此外，本部分还将介绍数据增强技术在医学影像分析中的重要性，以及如何有效地扩充数据集以提高模型的泛化能力。我们还将讨论迁移学习和领域自适应等技术，如何利用在大规模通用图像数据集上预训练的模型，加速在医学影像领域的模型训练和提升性能。 第二部分：深度学习在疾病诊断中的应用 本部分将聚焦深度学习在医学影像辅助诊断方面的具体实践。我们将详细介绍如何利用深度学习模型来识别和分类各种病灶，例如在胸部X光片中检测肺炎、肺结节，在CT扫描中识别肝脏肿瘤、脑出血，在MRI图像中检测乳腺癌、前列腺癌，以及在病理切片中诊断癌症分期等。 本书将涵盖多种诊断任务，包括： 病灶检测与分割： 介绍如何使用深度学习模型自动定位和勾画出医学影像中的异常区域，例如肿瘤、囊肿、血管狭窄等。我们将讨论U-Net、Mask R-CNN等在医学影像分割任务中取得成功的模型，并探讨如何处理不规则形状、小尺寸病灶以及不同模态影像的分割挑战。 疾病分类： 阐述如何训练深度学习模型对医学影像进行分类，以区分正常与异常，或识别特定疾病类型。例如，区分良性与恶性肿瘤，识别不同类型的糖尿病视网膜病变，或者评估心血管疾病的风险。 早期筛查与风险预测： 探讨深度学习在疾病早期筛查中的应用，如通过视网膜图像检测糖尿病视网膜病变，通过乳腺X线摄影筛查乳腺癌。我们还将介绍如何利用深度学习模型预测疾病的发生风险，为个体提供更具针对性的预防建议。 在这一部分，我们将展示大量真实的医学影像案例，并详细分析深度学习模型在这些案例中的表现，包括模型的准确率、召回率、F1分数等评估指标，以及模型的可解释性问题。 第三部分：深度学习在治疗决策与预后评估中的作用 除了诊断，深度学习在指导治疗和评估预后方面也展现出巨大的潜力。本部分将深入探讨这些前沿应用。 影像引导的治疗规划： 介绍如何利用深度学习模型为放射治疗、手术等提供精确的影像引导。例如，自动勾画放疗靶区，预测手术切除范围，或者辅助介入手术的导航。 疗效评估与监测： 探讨如何使用深度学习模型来量化治疗效果，并实时监测疾病进展。例如，通过连续的影像对比，评估肿瘤对化疗或靶向治疗的反应，以及预测复发风险。 预后预测： 介绍如何整合医学影像特征与临床信息，利用深度学习模型预测患者的长期预后，包括生存率、复发率、并发症发生率等。这将有助于医生为患者制定更个性化的治疗方案和管理策略。 个性化精准医疗： 强调深度学习在实现个性化精准医疗中的作用。通过分析个体化的医学影像数据，结合基因组学、病理学等多模态信息，深度学习模型能够辅助医生为患者提供最适合的治疗选择，最大化治疗效果，最小化副作用。 第四部分：挑战、伦理与未来展望 尽管深度学习在医学影像分析领域取得了令人瞩目的成就，但仍面临诸多挑战。本部分将客观地分析当前面临的困难，并展望未来的发展方向。 数据稀缺与标注成本： 医学影像数据集往往相对较小，且高质量的标注需要耗费大量专家时间和资源。本书将讨论如何通过数据增强、弱监督学习、半监督学习以及自监督学习等技术来缓解数据稀缺问题。 模型的可解释性与可信度： “黑箱”模型在医学领域的应用存在一定的风险。我们将探讨可解释性AI（XAI）在医学影像中的应用，例如LIME、SHAP等方法，以及如何提高模型的可信度，使临床医生能够理解和信任模型的预测结果。 模型鲁棒性与泛化能力： 医学影像数据来源于不同的设备、不同的医院，存在显著的差异。如何构建在不同环境下都能稳定工作的鲁棒模型，并确保其良好的泛化能力，是亟待解决的问题。 伦理、隐私与监管： 医学影像数据涉及敏感的个人隐私，其收集、使用和共享必须严格遵守相关法律法规。本书将探讨在深度学习应用中需要关注的伦理问题，以及如何保障数据安全和隐私。 多模态融合与集成学习： 将医学影像数据与其他信息源（如电子病历、基因数据、蛋白质组学数据等）进行有效融合，是提升模型性能和做出更全面决策的关键。本书将介绍多模态深度学习模型的设计思路，以及集成学习在医学影像分析中的应用。 前沿技术探索： 展望未来，我们将探讨神经影像的动态分析、三维重建与可视化、以及基于生成对抗网络（GANs）的影像合成与增强等前沿研究方向。 总结 《深度学习在医学影像分析中的前沿进展》是一本面向广泛读者群体的专业书籍。它不仅仅是技术的堆砌，更是对人工智能如何赋能现代医学，提升医疗水平的深刻思考。本书力求以清晰的逻辑、详实的案例、严谨的论证，帮助读者全面掌握深度学习在医学影像分析领域的最新动态，激发创新灵感，共同推动医学影像技术迈向新的高度，最终造福广大患者。本书旨在成为医学影像分析领域深度学习研究与应用的权威指南。

评分☆☆☆☆☆

初识这本《图像目标检测技术及应用》，我便被它严谨的学术气息所吸引。 封面设计简洁大气，书名清晰地传达了内容的核心，而作者的名字——陈哲、王慧斌，也仿佛是领域内值得信赖的标杆。作为一名对计算机视觉和机器学习怀揣着浓厚兴趣的开发者，我一直在寻找一本能够系统性梳理图像目标检测技术发展脉络，并深入剖析其应用前景的著作。市面上相关的书籍不少，但往往要么过于理论化，脱离实际应用，要么流于表面，缺乏深度。因此，我格外期待这本书能在这两者之间找到一个恰到好处的平衡点。我尤其关注的是，作者是否能清晰地解释从早期基于滑动窗口和特征提取的方法，到如今深度学习驱动的各种先进模型（如R-CNN系列、YOLO系列、SSD等）的演进过程。更重要的是，这些技术在现实世界中的落地场景，例如自动驾驶、安防监控、医疗影像分析、工业自动化等，是如何被实现和优化的。我希望这本书能提供足够的理论支撑，帮助我理解算法背后的原理，同时也能通过丰富的案例分析，让我看到这些技术带来的实际价值和挑战。这本书的名字本身就暗示了一种从“技术”到“应用”的完整链条，这正是我所渴望获得的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

从我个人角度来看，《图像目标检测技术及应用》这本书的出现，无疑填补了我对该领域一个非常重要的空白。 作为一名长期关注人工智能技术发展，尤其是计算机视觉方向的爱好者，我始终觉得目标检测是整个视觉识别链条中至关重要的一环，但其复杂性和快速迭代性使得深入理解并非易事。我期待这本书能够如其名所示，既有扎实的技术讲解，又有生动的应用案例。我尤其感兴趣的是，作者陈哲和王慧斌是如何将这些技术从基础理论一步步引向实际应用的。例如，对于各种复杂的算法，书中是否能用直观易懂的方式去解释其核心思想，而非仅仅堆砌数学公式。同时，我希望它能提供关于如何在实际项目中部署和优化这些模型的一些指导，包括数据准备、模型选择、训练策略以及后处理等关键步骤。对于像我这样希望将理论知识转化为实际动手能力的人来说，这本书的“应用”部分将是极其宝贵的财富。我非常期待书中能够涉及一些前沿的研究方向，例如实时检测、多模态融合检测等，并展望其未来的发展趋势。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在翻阅《图像目标检测技术及应用》之前，我对市面上许多同类书籍都抱持着一种“既要又要”的心态。 我既希望它能有足够的技术深度，能够深入剖析各类目标检测算法的原理和演进，例如从经典的HOG+SVM到如今大放异彩的各种深度学习模型。我又希望它能有足够广的应用视角，能够清晰地展示这些技术如何在各行各业中发挥实际作用，解决诸如自动驾驶中的障碍物识别、医疗影像中的病灶检测、安防监控中的行为分析等等问题。陈哲、王慧斌这两位作者的名字，给了我足够的信心，让我相信这本书能够满足我这种“既要又要”的需求。我特别看重的是，本书是否能将复杂的理论概念，通过清晰的图示和生动的语言进行阐释，从而帮助我这个非理论研究出身的读者也能理解其精髓。同时，我也希望书中能够提供一些实用的代码示例或者伪代码，让我能将学到的知识付诸实践，加深理解。总而言之，这本书的出现，对我来说，是一次非常有价值的探索。

评分☆☆☆☆☆

对于《图像目标检测技术及应用》这本书，我充满期待，因为我一直认为，对于任何一项先进的技术，理解其“是什么”和“能做什么”是同样重要的。 陈哲和王慧斌的名字，在我看来，足以说明这本书在技术深度和广度上都有一定的保证。我作为一名在技术领域摸爬滚打多年的工程师，深知理论与实践相结合的重要性。我希望这本书能够不仅仅是停留在算法的理论层面，更能深入到这些算法在实际工程中遇到的挑战以及解决方案。例如，书中是否会探讨如何在大规模数据集上高效训练模型？如何在资源受限的设备上部署实时目标检测系统？如何处理数据不均衡、样本偏移等问题？这些都是在实际应用中非常关键的考量。此外，我非常期待书中能够涵盖一些非常规但又十分重要的应用场景，而不仅仅是大家熟知的那些。比如，在科学研究中，目标检测扮演着怎样的角色？在创意产业中，它又如何发挥作用？这本书的出现，对我而言，是一次学习和更新知识体系的绝佳机会。

评分☆☆☆☆☆

拿到《图像目标检测技术及应用》这本书，我第一感觉就是它的分量感。 并非指实体书的重量，而是它所承载的内容深度和广度。陈哲和王慧斌这两位作者的名字，在我看来，代表着在该领域深厚的学术积淀和实践经验。作为一个正在学习和探索图像目标检测的初学者，我常常感到信息爆炸，各种算法层出不穷，让人眼花缭乱。我特别希望这本书能为我提供一个清晰的“地图”，引导我理解这个复杂而迷人的领域。我希望它能从基础概念讲起，逐步深入到核心的技术原理，比如特征提取、候选区域生成、分类与回归等关键环节。同时，我也期待作者能对当前主流的目标检测算法进行深入的对比分析，指出它们的优劣势以及适用场景，帮助我做出更明智的选择。书名中的“应用”二字也让我十分期待，因为理论的学习最终要回归到实践。我希望看到书中能够包含足够多的实际案例，不仅仅是简单罗列，而是能够详细阐述技术如何在具体场景中解决问题，例如如何处理光照变化、遮挡、小目标等复杂情况，以及如何评估和优化模型的性能。这本书的出现，无疑为我提供了一个系统学习的宝贵机会。