圖像目標檢測技術及應用 陳哲,王慧斌 9787115418791 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳哲，王慧斌 著

圖書標籤:

• 目標檢測
• 圖像處理
• 計算機視覺
• 深度學習
• 機器學習
• 人工智能
• 算法
• 應用
• 陳哲
• 王慧斌

店鋪： 天樂圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115418791

商品編碼：29306013824

包裝：平裝

齣版時間：2016-06-01

基本信息

書名：圖像目標檢測技術及應用

定價：78.00元

作者：陳哲,王慧斌

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2016-06-01

ISBN：9787115418791

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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本書主要介紹麵嚮復雜場景中（包括復雜光學環境和復雜背景條件）的圖像目標檢測技術，從復雜環境建模，圖像特徵提取及分割幾個方麵進行瞭論述。此外，本書還論述瞭生物視覺機製建模技術並對幾種典型的仿生模型進行瞭介紹，以及仿蛙眼、螳螂蝦復眼機製的復雜場景圖像目標檢測技術。本書的特色全麵介紹復雜環境中的圖像目標檢測技術的研究生教材，以往的教材是以“智能視頻監控中目標檢測與識彆”的名字齣版，多適閤本科生，內容和知識框架較陳舊。本書擬從係統的角度，更加全麵地嚮相關研究人員和研究生介紹講述這門學科技術的基本理論方法及其一些重要的應用領域。本書編寫的目標是為本領域工程技術人員及普通高等院校信息類碩士研究生提供一本能反映圖像目標檢測處理新進展的書籍，使相關研究人員和學生能夠掌握信息獲取與處理理論發展的曆史與現狀，掌握其涉及的廣泛理論基礎和應用的各個方麵，為從事信息處理研究或工程技術應用打好基礎。本書籍的編寫原則是：（1）要反映該領域的新進展，包括新的理論成果和應用技術等；（2）內容隻涵蓋已經被認為是成熟的理論和技術，以及相關的內容；（3）側重於技術的發展和方法的應用，突齣其理論基礎的廣泛性和應用的普遍性；（4）內容要適應普通高等院校碩士研究生的教學需要。本書既突齣以下特色：（1）基礎理論體係的完整性，為解決復雜環境中圖像目標檢測處理中各類問題提供堅實係統的理論基礎。（2）應用的普遍性，包括水下場景，復雜背景等。（3）適閤研究生教學的特殊性，要針對所涉及的問題給予完整詳細的描述，適閤課堂教學與自學。

內容提要

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本書係統闡述瞭圖像目標檢測的有關概念、原理和方法，共分10章，章簡要介紹瞭圖像目標檢測的意義和應用，第2章介紹瞭光學成像過程模型與圖像處理，第3章介紹瞭基於適應性模型的動態環境背景建模方法，第4章介紹瞭基於非綫性降維強散射環境中圖像特徵提取方法，第5章介紹瞭基於先驗知識的圖像目標分割方法，第6章介紹瞭壓縮域圖像處理與運動目標分割方法，第7章介紹仿生視覺模型與圖像處理，第8章介紹基於仿蛙眼分層模型的強散射環境背景建模方法，第9章介紹仿螳螂蝦視覺正交側抑製的偏振圖像特徵提取方法，0章介紹仿螳螂蝦視覺適應機製的圖像目標分割。本書是圖像目標檢測方麵的專著，反映作者近年來在這一領域的主要研究成果。

目錄

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作者介紹

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陳哲 男，江蘇徐州人，博士，講師。2014年畢業於河海大學獲計算機應用技術專業博士學位，現在河海大學計算機與信息學院工作。已先後主持瞭國傢自然科學基金青年項目，江蘇省自然科學基金青年項目等多項課題，參與瞭863計劃項目，國傢自然科學基金重點項目等10餘項課題。獲得瞭中國儀器儀錶學會科技奬三等奬1項，發錶學術論文20餘篇。目前主要從事圖像處理、模式識彆、視覺檢測及跟蹤等方麵的研究和教學工作。

文摘

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序言

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《深度學習在醫學影像分析中的前沿進展》 內容簡介 在科技飛速發展的今天，人工智能，特彆是深度學習，已經滲透到各個領域，為解決復雜問題提供瞭前所未有的強大工具。在醫學影像分析這一關乎人類健康的至關重要領域，深度學習的應用更是掀起瞭一場深刻的變革。本書深入探討瞭深度學習技術在醫學影像分析中的最新理論、關鍵算法、核心模型以及廣泛的實際應用，旨在為研究人員、臨床醫生、工程師以及相關領域的學生提供一個全麵而深入的參考。 本書不涉及圖像目標檢測的具體技術細節，而是將目光聚焦於深度學習在醫學影像分析的更廣闊圖景。我們將從基礎概念入手，逐步深入到當前最前沿的研究成果，覆蓋從影像的獲取、預處理，到各種疾病的診斷、預後評估，再到個性化治療方案的製定等多個關鍵環節。 第一部分：深度學習基礎與醫學影像的融閤 本部分將首先迴顧深度學習的基本原理，包括神經網絡的結構、反嚮傳播算法、損失函數、優化器等核心概念。在此基礎上，本書將詳細闡述這些基礎理論如何被巧妙地應用於處理和分析高維、復雜的醫學影像數據。我們將討論不同類型的神經網絡，如捲積神經網絡（CNN）在圖像特徵提取方麵的強大能力，循環神經網絡（RNN）在序列影像數據（如動態心電圖）分析中的潛力，以及Transformer模型在捕捉長距離依賴關係上的突破性進展。 特彆地，我們將深入剖析CNN在醫學影像分析中的演進，從經典的LeNet、AlexNet到更深層次的VGG、GoogLeNet、ResNet，再到輕量級的MobileNet和EfficientNet等，探討它們在處理不同模態的醫學影像（如X射綫、CT、MRI、超聲、病理切片等）時各自的優勢與局限。我們將強調如何根據醫學影像的特點（如分辨率、噪聲、對比度、切片厚度等）來選擇和設計閤適的網絡架構。 此外，本部分還將介紹數據增強技術在醫學影像分析中的重要性，以及如何有效地擴充數據集以提高模型的泛化能力。我們還將討論遷移學習和領域自適應等技術，如何利用在大規模通用圖像數據集上預訓練的模型，加速在醫學影像領域的模型訓練和提升性能。 第二部分：深度學習在疾病診斷中的應用 本部分將聚焦深度學習在醫學影像輔助診斷方麵的具體實踐。我們將詳細介紹如何利用深度學習模型來識彆和分類各種病竈，例如在胸部X光片中檢測肺炎、肺結節，在CT掃描中識彆肝髒腫瘤、腦齣血，在MRI圖像中檢測乳腺癌、前列腺癌，以及在病理切片中診斷癌癥分期等。 本書將涵蓋多種診斷任務，包括： 病竈檢測與分割： 介紹如何使用深度學習模型自動定位和勾畫齣醫學影像中的異常區域，例如腫瘤、囊腫、血管狹窄等。我們將討論U-Net、Mask R-CNN等在醫學影像分割任務中取得成功的模型，並探討如何處理不規則形狀、小尺寸病竈以及不同模態影像的分割挑戰。 疾病分類： 闡述如何訓練深度學習模型對醫學影像進行分類，以區分正常與異常，或識彆特定疾病類型。例如，區分良性與惡性腫瘤，識彆不同類型的糖尿病視網膜病變，或者評估心血管疾病的風險。 早期篩查與風險預測： 探討深度學習在疾病早期篩查中的應用，如通過視網膜圖像檢測糖尿病視網膜病變，通過乳腺X綫攝影篩查乳腺癌。我們還將介紹如何利用深度學習模型預測疾病的發生風險，為個體提供更具針對性的預防建議。 在這一部分，我們將展示大量真實的醫學影像案例，並詳細分析深度學習模型在這些案例中的錶現，包括模型的準確率、召迴率、F1分數等評估指標，以及模型的可解釋性問題。 第三部分：深度學習在治療決策與預後評估中的作用 除瞭診斷，深度學習在指導治療和評估預後方麵也展現齣巨大的潛力。本部分將深入探討這些前沿應用。 影像引導的治療規劃： 介紹如何利用深度學習模型為放射治療、手術等提供精確的影像引導。例如，自動勾畫放療靶區，預測手術切除範圍，或者輔助介入手術的導航。 療效評估與監測： 探討如何使用深度學習模型來量化治療效果，並實時監測疾病進展。例如，通過連續的影像對比，評估腫瘤對化療或靶嚮治療的反應，以及預測復發風險。 預後預測： 介紹如何整閤醫學影像特徵與臨床信息，利用深度學習模型預測患者的長期預後，包括生存率、復發率、並發癥發生率等。這將有助於醫生為患者製定更個性化的治療方案和管理策略。 個性化精準醫療： 強調深度學習在實現個性化精準醫療中的作用。通過分析個體化的醫學影像數據，結閤基因組學、病理學等多模態信息，深度學習模型能夠輔助醫生為患者提供最適閤的治療選擇，最大化治療效果，最小化副作用。 第四部分：挑戰、倫理與未來展望 盡管深度學習在醫學影像分析領域取得瞭令人矚目的成就，但仍麵臨諸多挑戰。本部分將客觀地分析當前麵臨的睏難，並展望未來的發展方嚮。 數據稀缺與標注成本： 醫學影像數據集往往相對較小，且高質量的標注需要耗費大量專傢時間和資源。本書將討論如何通過數據增強、弱監督學習、半監督學習以及自監督學習等技術來緩解數據稀缺問題。 模型的可解釋性與可信度： “黑箱”模型在醫學領域的應用存在一定的風險。我們將探討可解釋性AI（XAI）在醫學影像中的應用，例如LIME、SHAP等方法，以及如何提高模型的可信度，使臨床醫生能夠理解和信任模型的預測結果。 模型魯棒性與泛化能力： 醫學影像數據來源於不同的設備、不同的醫院，存在顯著的差異。如何構建在不同環境下都能穩定工作的魯棒模型，並確保其良好的泛化能力，是亟待解決的問題。 倫理、隱私與監管： 醫學影像數據涉及敏感的個人隱私，其收集、使用和共享必須嚴格遵守相關法律法規。本書將探討在深度學習應用中需要關注的倫理問題，以及如何保障數據安全和隱私。 多模態融閤與集成學習： 將醫學影像數據與其他信息源（如電子病曆、基因數據、蛋白質組學數據等）進行有效融閤，是提升模型性能和做齣更全麵決策的關鍵。本書將介紹多模態深度學習模型的設計思路，以及集成學習在醫學影像分析中的應用。 前沿技術探索： 展望未來，我們將探討神經影像的動態分析、三維重建與可視化、以及基於生成對抗網絡（GANs）的影像閤成與增強等前沿研究方嚮。 總結 《深度學習在醫學影像分析中的前沿進展》是一本麵嚮廣泛讀者群體的專業書籍。它不僅僅是技術的堆砌，更是對人工智能如何賦能現代醫學，提升醫療水平的深刻思考。本書力求以清晰的邏輯、詳實的案例、嚴謹的論證，幫助讀者全麵掌握深度學習在醫學影像分析領域的最新動態，激發創新靈感，共同推動醫學影像技術邁嚮新的高度，最終造福廣大患者。本書旨在成為醫學影像分析領域深度學習研究與應用的權威指南。

評分☆☆☆☆☆

從我個人角度來看，《圖像目標檢測技術及應用》這本書的齣現，無疑填補瞭我對該領域一個非常重要的空白。 作為一名長期關注人工智能技術發展，尤其是計算機視覺方嚮的愛好者，我始終覺得目標檢測是整個視覺識彆鏈條中至關重要的一環，但其復雜性和快速迭代性使得深入理解並非易事。我期待這本書能夠如其名所示，既有紮實的技術講解，又有生動的應用案例。我尤其感興趣的是，作者陳哲和王慧斌是如何將這些技術從基礎理論一步步引嚮實際應用的。例如，對於各種復雜的算法，書中是否能用直觀易懂的方式去解釋其核心思想，而非僅僅堆砌數學公式。同時，我希望它能提供關於如何在實際項目中部署和優化這些模型的一些指導，包括數據準備、模型選擇、訓練策略以及後處理等關鍵步驟。對於像我這樣希望將理論知識轉化為實際動手能力的人來說，這本書的“應用”部分將是極其寶貴的財富。我非常期待書中能夠涉及一些前沿的研究方嚮，例如實時檢測、多模態融閤檢測等，並展望其未來的發展趨勢。

評分☆☆☆☆☆

拿到《圖像目標檢測技術及應用》這本書，我第一感覺就是它的分量感。 並非指實體書的重量，而是它所承載的內容深度和廣度。陳哲和王慧斌這兩位作者的名字，在我看來，代錶著在該領域深厚的學術積澱和實踐經驗。作為一個正在學習和探索圖像目標檢測的初學者，我常常感到信息爆炸，各種算法層齣不窮，讓人眼花繚亂。我特彆希望這本書能為我提供一個清晰的“地圖”，引導我理解這個復雜而迷人的領域。我希望它能從基礎概念講起，逐步深入到核心的技術原理，比如特徵提取、候選區域生成、分類與迴歸等關鍵環節。同時，我也期待作者能對當前主流的目標檢測算法進行深入的對比分析，指齣它們的優劣勢以及適用場景，幫助我做齣更明智的選擇。書名中的“應用”二字也讓我十分期待，因為理論的學習最終要迴歸到實踐。我希望看到書中能夠包含足夠多的實際案例，不僅僅是簡單羅列，而是能夠詳細闡述技術如何在具體場景中解決問題，例如如何處理光照變化、遮擋、小目標等復雜情況，以及如何評估和優化模型的性能。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個係統學習的寶貴機會。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在翻閱《圖像目標檢測技術及應用》之前，我對市麵上許多同類書籍都抱持著一種“既要又要”的心態。 我既希望它能有足夠的技術深度，能夠深入剖析各類目標檢測算法的原理和演進，例如從經典的HOG+SVM到如今大放異彩的各種深度學習模型。我又希望它能有足夠廣的應用視角，能夠清晰地展示這些技術如何在各行各業中發揮實際作用，解決諸如自動駕駛中的障礙物識彆、醫療影像中的病竈檢測、安防監控中的行為分析等等問題。陳哲、王慧斌這兩位作者的名字，給瞭我足夠的信心，讓我相信這本書能夠滿足我這種“既要又要”的需求。我特彆看重的是，本書是否能將復雜的理論概念，通過清晰的圖示和生動的語言進行闡釋，從而幫助我這個非理論研究齣身的讀者也能理解其精髓。同時，我也希望書中能夠提供一些實用的代碼示例或者僞代碼，讓我能將學到的知識付諸實踐，加深理解。總而言之，這本書的齣現，對我來說，是一次非常有價值的探索。

評分☆☆☆☆☆

對於《圖像目標檢測技術及應用》這本書，我充滿期待，因為我一直認為，對於任何一項先進的技術，理解其“是什麼”和“能做什麼”是同樣重要的。 陳哲和王慧斌的名字，在我看來，足以說明這本書在技術深度和廣度上都有一定的保證。我作為一名在技術領域摸爬滾打多年的工程師，深知理論與實踐相結閤的重要性。我希望這本書能夠不僅僅是停留在算法的理論層麵，更能深入到這些算法在實際工程中遇到的挑戰以及解決方案。例如，書中是否會探討如何在大規模數據集上高效訓練模型？如何在資源受限的設備上部署實時目標檢測係統？如何處理數據不均衡、樣本偏移等問題？這些都是在實際應用中非常關鍵的考量。此外，我非常期待書中能夠涵蓋一些非常規但又十分重要的應用場景，而不僅僅是大傢熟知的那些。比如，在科學研究中，目標檢測扮演著怎樣的角色？在創意産業中，它又如何發揮作用？這本書的齣現，對我而言，是一次學習和更新知識體係的絕佳機會。

評分☆☆☆☆☆

初識這本《圖像目標檢測技術及應用》，我便被它嚴謹的學術氣息所吸引。 封麵設計簡潔大氣，書名清晰地傳達瞭內容的核心，而作者的名字——陳哲、王慧斌，也仿佛是領域內值得信賴的標杆。作為一名對計算機視覺和機器學習懷揣著濃厚興趣的開發者，我一直在尋找一本能夠係統性梳理圖像目標檢測技術發展脈絡，並深入剖析其應用前景的著作。市麵上相關的書籍不少，但往往要麼過於理論化，脫離實際應用，要麼流於錶麵，缺乏深度。因此，我格外期待這本書能在這兩者之間找到一個恰到好處的平衡點。我尤其關注的是，作者是否能清晰地解釋從早期基於滑動窗口和特徵提取的方法，到如今深度學習驅動的各種先進模型（如R-CNN係列、YOLO係列、SSD等）的演進過程。更重要的是，這些技術在現實世界中的落地場景，例如自動駕駛、安防監控、醫療影像分析、工業自動化等，是如何被實現和優化的。我希望這本書能提供足夠的理論支撐，幫助我理解算法背後的原理，同時也能通過豐富的案例分析，讓我看到這些技術帶來的實際價值和挑戰。這本書的名字本身就暗示瞭一種從“技術”到“應用”的完整鏈條，這正是我所渴望獲得的知識體係。