"《圖像處理與模式識別：理論、方法和實(shí)踐》共三部分，分別介紹實(shí)踐環(huán)境、圖像處理實(shí)踐和模式識別實(shí)踐。第I部分介紹實(shí)踐需要的硬件環(huán)境和軟件環(huán)境，旨在幫助讀者了解硬件環(huán)境和掌握編程能力。第II部分探討數(shù)字圖像處理，包含基本操作、幾何變換、圖像濾波、邊緣檢測、特征提取等，旨在幫助讀者掌握圖像處理技能。第III部分探討模式識別，涵蓋多個(gè)應(yīng)用案例，包括人臉識別、目標(biāo)跟蹤、文本識別、條形碼/二維碼識別和基于視覺的機(jī)械臂等，每個(gè)操作案例都包括理論基礎(chǔ)和實(shí)現(xiàn)過程�！秷D像處理與模式識別：理論、方法和實(shí)踐》適用于通信

本書介紹了Python信號處理工具箱的體系架構(gòu)及其函數(shù)和實(shí)例。本書共8章，主要包括數(shù)字信號處理概況，Python編程基礎(chǔ)，信號生成和預(yù)處理，測量和特征提取，變換，相關(guān)性和建模，數(shù)字和模擬濾波器，頻譜分析等內(nèi)容。為了便于讀者學(xué)習(xí)使用和參考，書中提供了較完整的原理方法介紹和計(jì)算推導(dǎo)實(shí)例。

本書主要介紹函數(shù)逼近理論與小波框架理論方法。全書共6章。第1章介紹求解lp（0≤p≤1）優(yōu)化模型的幾個(gè)基本核心概念，限制等距性質(zhì)（RIP）、零空間性質(zhì)（NSP）以及矩陣相互相干性（MC）條件等，也介紹作者們解決的關(guān)于RIP最優(yōu)上界的一個(gè)猜想；第2章通過給出構(gòu)造確定性測量矩陣的方法，介紹作者們解決的lo優(yōu)化模型及其求解算法中的兩個(gè)公開問題；第3章介紹冗余字典下的壓縮感知理論；第4章介紹壓縮采樣下的信號分離理論與重構(gòu)算法，其中包括作者們解決的一個(gè)公開問題；第5章介紹One-bit壓縮感知的幾個(gè)重要理

本書是作者在積累多年科研成果的基礎(chǔ)上撰寫而成的，詳細(xì)介紹風(fēng)格遷移領(lǐng)域中的一些算法設(shè)計(jì)和模型，涉及鉛筆畫風(fēng)格實(shí)現(xiàn)、圖像上色、云南重彩畫的數(shù)字模擬和合成以及云南重彩畫風(fēng)格化繪制等技術(shù)。本書包含4種不同的風(fēng)格遷移算法，模型構(gòu)建思路和實(shí)現(xiàn)步驟詳細(xì)透徹。本書立足于圖像風(fēng)格遷移這一大的研究領(lǐng)域，結(jié)合作者多年的科研工作經(jīng)驗(yàn)，本書面向?qū)︼L(fēng)格遷移這一研究方向感興趣的讀者，會起到很好的參考作用，幫助讀者了解相關(guān)風(fēng)格的遷移算法和設(shè)計(jì)思路。

本書主要介紹空間輻射環(huán)境下互連線的串?dāng)_效應(yīng)，內(nèi)容涵蓋了互連線的基礎(chǔ)理論、寄生參數(shù)提取、等效模型建立、串?dāng)_機(jī)理分析、串?dāng)_效應(yīng)對單粒子效應(yīng)的影響、基于導(dǎo)納規(guī)則的單粒子串?dāng)_建模分析、單粒子串?dāng)_的分布參數(shù)建模分析、碳納米材料互連線的單粒子串?dāng)_效應(yīng)等，給出了單粒子瞬態(tài)的等效電路及高階互連系統(tǒng)的簡化方法和思路。此外，對兩線和多線互連系統(tǒng)的單粒子串?dāng)_的解析模型、溫度對單粒子串?dāng)_的影響、串?dāng)_效應(yīng)對電路可靠性的量化等進(jìn)行了分析和討論，給出了數(shù)字電路在單粒子翻轉(zhuǎn)和單粒子瞬態(tài)下的軟錯誤率評估方法。

"《計(jì)算機(jī)視覺之PyTorch數(shù)字圖像處理》以數(shù)字圖像處理為主題，在詳細(xì)介紹數(shù)字圖像處理主流算法的基礎(chǔ)上，配合豐富的實(shí)戰(zhàn)案例，用PyTorch深度學(xué)習(xí)框架對相關(guān)算法進(jìn)行應(yīng)用實(shí)踐。本書一方面從張量的維度對經(jīng)典數(shù)字圖像處理算法進(jìn)行詳細(xì)的介紹，另一方面從深度學(xué)習(xí)的維度對圖像分類、圖像分割和圖像檢測進(jìn)行細(xì)致的講解，從而幫助讀者較為系統(tǒng)地掌握數(shù)字圖像處理的相關(guān)理論知識和實(shí)際應(yīng)用�！队�(jì)算機(jī)視覺之PyTorch數(shù)字圖像處理》分為3篇，共11章。第1篇圖像處理基礎(chǔ)知識，包括計(jì)算機(jī)視覺與數(shù)字圖像概述、搭建開發(fā)環(huán)境

"本書是一本介紹數(shù)字圖像處理入門與基礎(chǔ)的圖書。數(shù)字圖像處理已經(jīng)融入日常生活中，其重要性不言自明。本書以現(xiàn)代數(shù)字圖像處理發(fā)展的**理論為基礎(chǔ)，以當(dāng)前***的Python編程語言作為工具，借助NumPy、Pillow和Matplotlib等庫，以理論和實(shí)踐相結(jié)合，二者并重的形式介紹數(shù)字圖像處理。本書共9章，其中數(shù)字圖像處理簡介、開發(fā)環(huán)境搭建、初識數(shù)字圖像處理、NumPy基礎(chǔ)等章節(jié)，重在介紹圖像處理的相關(guān)背景和基礎(chǔ)知識；圖像點(diǎn)運(yùn)算、圖像鄰域運(yùn)算和圖像全局運(yùn)算等章節(jié)是本書的重點(diǎn)，按照圖像處理過程中參與運(yùn)

圖像先驗(yàn)的數(shù)學(xué)建模是最經(jīng)典的圖像先驗(yàn)的利用方法。它不僅反映了人們想了解事物背后原理的渴望，也是諸多對可靠性與穩(wěn)健性有高要求的實(shí)際應(yīng)用的需求。本書展示了幾種典型圖像處理與分析場景下的先驗(yàn)建模方法，既涉及無監(jiān)督學(xué)習(xí)框架，也涉及有監(jiān)督學(xué)習(xí)框架，相信能夠?qū)︻I(lǐng)域的發(fā)展有一定的助力，同時(shí)也能給讀者帶來新的啟發(fā)。本書適合數(shù)學(xué)類、計(jì)算機(jī)類專業(yè)高年級本科生和研究生閱讀，也適合具備相關(guān)數(shù)學(xué)、編程基礎(chǔ)的研究、開發(fā)人員閱讀，亦可為數(shù)字人文領(lǐng)域的學(xué)者提供一定的參考和借鑒。

本書在2019年出版的《數(shù)字圖像處理及MATLAB實(shí)現(xiàn)（第3版）》基礎(chǔ)上，結(jié)合當(dāng)今機(jī)器學(xué)習(xí)算法的最新發(fā)展，修改、補(bǔ)充和完善而成。書中主要介紹了數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)知識、基本方法、程序?qū)崿F(xiàn)和典型實(shí)踐應(yīng)用。全書分為三個(gè)部分，共12章。第一部分（第1～4章）介紹數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)知識；第二部分（第5～8章）介紹數(shù)字圖像處理的各種技術(shù)；第三部分（第9～12章）介紹數(shù)字圖像處理的擴(kuò)展內(nèi)容，包括基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理技術(shù)和工程應(yīng)用案例等。每章分別介紹問題的背景、基本內(nèi)容和方法、實(shí)踐應(yīng)用（通過MATLAB軟件編

本書主要介紹了圖像畫質(zhì)相關(guān)的各類底層視覺任務(wù)及其相關(guān)算法，重點(diǎn)講解了去噪、超分辨率、去霧、高動態(tài)范圍、圖像合成與圖像和諧化、圖像增強(qiáng)與圖像修飾等多種類型的基礎(chǔ)任務(wù)的設(shè)定及其對應(yīng)的經(jīng)典算法和模型。本書討論了底層視覺任務(wù)的基本特征，并從成像過程及圖像處理的基礎(chǔ)知識出發(fā)，系統(tǒng)分析了不同任務(wù)下的退化機(jī)制，以及對應(yīng)的算法設(shè)計(jì)原則。本書在算法選擇上兼顧了經(jīng)典的傳統(tǒng)圖像算法及當(dāng)前較新的人工智能模型算法，可以作為從圖像處理領(lǐng)域或者深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域進(jìn)入底層計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域進(jìn)行學(xué)習(xí)的讀者的基礎(chǔ)讀物。本書主要面向的讀者群體