"《圖像處理與模式識別：理論、方法和實踐》共三部分，分別介紹實踐環(huán)境、圖像處理實踐和模式識別實踐。第I部分介紹實踐需要的硬件環(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，涵蓋多個應用案例，包括人臉識別、目標跟蹤、文本識別、條形碼/二維碼識別和基于視覺的機械臂等，每個操作案例都包括理論基礎和實現(xiàn)過程�！秷D像處理與模式識別：理論、方法和實踐》適用于通信

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

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)化模型的幾個基本核心概念，限制等距性質（RIP）、零空間性質（NSP）以及矩陣相互相干性（MC）條件等，也介紹作者們解決的關于RIP最優(yōu)上界的一個猜想；第2章通過給出構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算法，其中包括作者們解決的一個公開問題；第5章介紹One-bit壓縮感知的幾個重要理

本書是作者在積累多年科研成果的基礎上撰寫而成的，詳細介紹風格遷移領域中的一些算法設計和模型，涉及鉛筆畫風格實現(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格化繪制等技術。本書包含4種不同的風格遷移算法，模型構建思路和實現(xiàn)步驟詳細透徹。本書立足于圖像風格遷移這一大的研究領域，結合作者多年的科研工作經(jīng)驗，本書面向對風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，幫助讀者了解相關風格的遷移算法和設計思路。

本書主要介紹空間輻射環(huán)境下互連線的串擾效應，內容涵蓋了互連線的基礎理論、寄生參數(shù)提取、等效模型建立、串擾機理分析、串擾效應對單粒子效應的影響、基于導納規(guī)則的單粒子串擾建模分析、單粒子串擾的分布參數(shù)建模分析、碳納米材料互連線的單粒子串擾效應等，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)的單粒子串擾的解析模型、溫度對單粒子串擾的影響、串擾效應對電路可靠性的量化等進行了分析和討論，給出了數(shù)字電路在單粒子翻轉和單粒子瞬態(tài)下的軟錯誤率評估方法。

"《計算機視覺之PyTorch數(shù)字圖像處理》以數(shù)字圖像處理為主題，在詳細介紹數(shù)字圖像處理主流算法的基礎上，配合豐富的實戰(zhàn)案例，用PyTorch深度學習框架對相關算法進行應用實踐。本書一方面從張量的維度對經(jīng)典數(shù)字圖像處理算法進行詳細的介紹，另一方面從深度學習的維度對圖像分類、圖像分割和圖像檢測進行細致的講解，從而幫助讀者較為系統(tǒng)地掌握數(shù)字圖像處理的相關理論知識和實際應用�！队嬎銠C視覺之PyTorch數(shù)字圖像處理》分為3篇，共11章。第1篇圖像處理基礎知識，包括計算機視覺與數(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，以當前***的Python編程語言作為工具，借助NumPy、Pillow和Matplotlib等庫，以理論和實踐相結合，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基礎等章節(jié)，重在介紹圖像處理的相關背景和基礎知識；圖像點運算、圖像鄰域運算和圖像全局運算等章節(jié)是本書的重點，按照圖像處理過程中參與運

圖像先驗的數(shù)學建模是最經(jīng)典的圖像先驗的利用方法。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)健性有高要求的實際應用的需求。本書展示了幾種典型圖像處理與分析場景下的先驗建模方法，既涉及無監(jiān)督學習框架，也涉及有監(jiān)督學習框架，相信能夠對領域的發(fā)展有一定的助力，同時也能給讀者帶來新的啟發(fā)。本書適合數(shù)學類、計算機類專業(yè)高年級本科生和研究生閱讀，也適合具備相關數(shù)學、編程基礎的研究、開發(fā)人員閱讀，亦可為數(shù)字人文領域的學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實現(xiàn)（第3版）》基礎上，結合當今機器學習算法的最新發(fā)展，修改、補充和完善而成。書中主要介紹了數(shù)字圖像處理的基礎知識、基本方法、程序實現(xiàn)和典型實踐應用。全書分為三個部分，共12章。第一部分（第1～4章）介紹數(shù)字圖像處理的基礎知識；第二部分（第5～8章）介紹數(shù)字圖像處理的各種技術；第三部分（第9～12章）介紹數(shù)字圖像處理的擴展內容，包括基于深度學習的圖像處理技術和工程應用案例等。每章分別介紹問題的背景、基本內容和方法、實踐應用（通過MATLAB軟件編

本書主要介紹了圖像畫質相關的各類底層視覺任務及其相關算法，重點講解了去噪、超分辨率、去霧、高動態(tài)范圍、圖像合成與圖像和諧化、圖像增強與圖像修飾等多種類型的基礎任務的設定及其對應的經(jīng)典算法和模型。本書討論了底層視覺任務的基本特征，并從成像過程及圖像處理的基礎知識出發(fā)，系統(tǒng)分析了不同任務下的退化機制，以及對應的算法設計原則。本書在算法選擇上兼顧了經(jīng)典的傳統(tǒng)圖像算法及當前較新的人工智能模型算法，可以作為從圖像處理領域或者深度學習領域進入底層計算機視覺領域進行學習的讀者的基礎讀物。本書主要面向的讀者群體