ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Machine vision

دانلود کتاب بینایی ماشین

Machine vision

مشخصات کتاب

Machine vision

ویرایش:  
نویسندگان: ,   
سری:  
ISBN (شابک) : 052183046X, 9780521830461 
ناشر: Cambridge University Press 
سال نشر: 2004 
تعداد صفحات: 453 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 2 مگابایت 

قیمت کتاب (تومان) : 32,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 18


در صورت تبدیل فایل کتاب Machine vision به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب بینایی ماشین نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب بینایی ماشین

مقدمه ای در سال 2004 برای بینایی ماشین که شامل تمرین های برنامه نویسی زیادی است.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

A 2004 introduction to machine vision that includes many programming exercises.



فهرست مطالب

Cover......Page 1
Half-title......Page 3
Title......Page 5
Copyright......Page 6
Dedication......Page 7
Contents......Page 9
To the instructor......Page 17
Acknowledgements......Page 20
1.1 Concerning this book......Page 21
1.2 Concerning prerequisites......Page 22
Restoration......Page 23
Pattern classification......Page 24
1.4 Organization of a machine vision system......Page 25
1.6 Images: Operations and analysis......Page 26
Reference......Page 27
2.1 A brief review of probability......Page 28
2.2 A review of linear algebra......Page 30
2.2.1 Linear transformations......Page 32
2.2.2 Derivative operators......Page 34
2.3 Introduction to function minimization......Page 35
2.3.1 Newton–Raphson......Page 37
2.3.3 Simulated annealing......Page 39
2.4 Markov models......Page 40
2.4.1 Hidden Markov models......Page 42
Estimating the state sequence......Page 43
2.4.2 The Viterbi algorithm......Page 44
2.4.4 Estimating model parameters......Page 45
2.4.5 Applications of HMMs......Page 46
References......Page 48
3.1 Image File System (IFS) software......Page 49
3.1.2 Some useful IFS functions......Page 50
3.2 Basic programming structure for image processing......Page 51
3.3 Good programming styles......Page 52
3.4 Example programs......Page 53
3.5 Makefiles......Page 54
4.1.1 Iconic representations (an image)......Page 58
4.1.2 Functional representations (an equation)......Page 59
4.1.5 The spatial frequency representation......Page 60
4.2.1 The formation of a digital image......Page 62
Image formation with a silicon device......Page 63
The sampling process......Page 65
The sampling theorem......Page 66
Stereopsis......Page 67
Structured illumination......Page 68
4.3 Describing image formation......Page 69
Theorem......Page 71
4.4.2 Ridges......Page 72
4.5 Neighborhood relations......Page 73
Digression: The connectivity paradox......Page 74
4.7 Vocabulary......Page 76
4A.1 A variation on sampling: Hexagonal pixels......Page 77
Notation......Page 78
4A.1.1 Identifying the neighbors of a pixel......Page 79
4A.2.1 Curvature......Page 80
4A.2.2 Texture......Page 81
References......Page 82
A gedankenexperiment......Page 85
5.2 Application of kernel operators in digital images......Page 86
5.2.2 Using kernels to estimate derivatives......Page 87
5.3 Derivative estimation by function fitting......Page 89
Finding image gradients in hexagonal arrays of pixels......Page 91
5.4 Vector representations of images......Page 93
5.5 Basis vectors for images......Page 95
5.6 Edge detection......Page 96
Important......Page 97
5.7 A kernel as a sampled differentiable function......Page 98
5.7.1 Higher order derivatives......Page 102
5.8 Computing convolutions......Page 103
5.9 Scale space......Page 105
5.9.1 Quad trees......Page 106
5.9.2 Gaussian scale structures......Page 107
5.10 Quantifying the accuracy of an edge detector......Page 108
5.11 So how do people do it?......Page 110
5.13 Vocabulary......Page 112
5A.1 The Canny edge detector......Page 117
5A.2 Improvements to edge detection......Page 118
5A.4.1 Why wavelets?......Page 119
5A.4.2 The basic wavelet and wavelet transform......Page 120
5A.5 Vocabulary......Page 121
References......Page 124
Definition......Page 127
6.2.1 Inverse problems and ill-posedness......Page 128
6.3.1 Bayes’ rule......Page 131
6.3.3 An objective function for edge-preserving smoothing......Page 134
6.4 Mean field annealing......Page 135
6.4.1 Selecting a prior term......Page 138
6.4.2 Annealing: Avoiding local minima......Page 141
Decreasing......Page 142
6.4.3 How to differentiate a function containing a kernel operator......Page 143
6.4.4 Practical considerations: Edge-preserving smoothing......Page 145
6.5 Conclusion......Page 146
6.6 Vocabulary......Page 147
6A.1 GNC: An alternative algorithm for noise removal......Page 149
6A.2 Variable conductance diffusion......Page 151
6A.4.1 MFA and GNC......Page 153
6A.4.2 MFA and VCD – equivalent algorithms......Page 154
6A.6 Conclusion......Page 157
Bibliography......Page 158
7.1.1 Dilation......Page 164
7.1.2 Erosion......Page 166
An example proof: Dilation is increasing......Page 168
An application......Page 169
Another way to think of opening......Page 170
7.1.5 Properties of opening and closing......Page 171
7.2 Gray-scale morphology......Page 172
7.3 The distance transform......Page 173
7.3.1 Using a mask to compute the DT......Page 174
7.3.2 The Voronoi diagram......Page 175
7.5 Vocabulary......Page 176
7A.1 Computing erosion and dilation efficiently......Page 178
7A.1.1 Decomposition into 3 × 3 structuring elements......Page 179
7A.2 Morphological sampling theorem......Page 181
7A.4.1 Introduction......Page 184
7A.4.2 The distance transform......Page 185
7A.4.3 Segmentation using connected components......Page 186
7A.4.4 Relabeling unassigned points......Page 187
7A.4.5 Examples......Page 189
7A.4.6 Comparison with published two-dimensional methods......Page 191
7A.4.7 Three-dimensional images......Page 195
7A.4.9 Preserving geometry......Page 196
7A.5 Vocabulary......Page 197
Bibliography......Page 198
8.1 Segmentation: Partitioning an image......Page 201
8.2 Segmentation by thresholding......Page 202
Fitting a sum of Gaussians......Page 204
8.3 Connected component analysis......Page 205
8.3.1 Recursive region growing algorithm......Page 206
8.3.2 An iterative approach to connected component analysis......Page 209
An architecture for implementation......Page 212
Simulation......Page 215
8.4 Segmentation of curves......Page 216
8.5 Active contours (snakes)......Page 217
8.5.1 The energy minimization philosophy......Page 218
8.5.2 The PDE philosophy......Page 219
8.6 Segmentation of surfaces......Page 221
8.6.1 Describing surfaces......Page 222
8.6.2 Fitting ellipses and ellipsoids......Page 223
8.7 Evaluating the quality of a segmentation......Page 224
8.8 Conclusion......Page 225
8.9 Vocabulary......Page 226
8A.1 Texture segmentation......Page 227
8A.1.1 Fractal dimension......Page 228
8A.5 Segmentation using MAP methods......Page 230
Bibliography......Page 231
9.1 Linear transformations......Page 236
9.2 Transformation methods based on the covariance matrix......Page 239
9.2.1 Derivation of the K–L expansion......Page 240
Use in straight line fitting......Page 243
9.3 Simple features......Page 245
The principal axis approach......Page 247
9.4 Moments......Page 249
9.5 Chain codes......Page 250
9.6 Fourier descriptors......Page 251
9.7 The medial axis......Page 252
9.8 Deformable templates......Page 253
9.9 Quadric surfaces......Page 254
9.11 Superquadrics and hyperquadrics......Page 256
9.13 Conclusion......Page 258
9.14 Vocabulary......Page 259
9A.1 Finding the diameter of nonconvex regions......Page 260
9A.2.1 Shape from perspective......Page 263
9A.2.2 Shape from shading......Page 264
9A.2.3 Structured illumination......Page 268
9A.2.5 Shape from focus......Page 269
9A.3 Motion analysis and tracking......Page 270
9A.4 Vocabulary......Page 273
Bibliography......Page 276
10.1 Consistency......Page 283
10.2 Relaxation labeling......Page 286
Nonlinear relaxation......Page 287
A model matching problem......Page 288
Another example: tracking of moving objects......Page 289
10.4 Vocabulary......Page 290
Topic 10A 3D Interpretation of 2D line drawings......Page 291
References......Page 293
11.1 The Hough transform......Page 295
11.1.1 The problem with vertical lines......Page 297
11.1.2 How to find intersections – accumulator arrays......Page 298
11.2.1 Using gradient information......Page 299
11.3.2 Finding circles when the origin is unknown but the radius is known......Page 300
11.3.3 Using gradient information to reduce computation in finding circles......Page 301
11.4 The generalized Hough transform......Page 302
11A.1 Finding parabolae......Page 303
11A.2 Finding the peak......Page 305
11A.4 Parametric consistency in stereopsis......Page 306
11A.6 Vocabulary......Page 307
References......Page 308
12.1 Graphs......Page 310
12.3 Implementing graph structures......Page 311
12.4 The region adjacency graph......Page 312
12.4.1 The scene graph......Page 313
12.5 Using graph-matching: The subgraph isomorphism problem......Page 314
12.6 Aspect graphs......Page 315
12.7 Conclusion......Page 316
References......Page 317
13.1.1 Template matching......Page 318
13.1.4 Eigenimages......Page 320
Reducing computational complexity......Page 322
13.2 Matching simple features......Page 324
13.3.1 Association graphs......Page 325
An example of using association graphs to match a scene to a model......Page 326
13.3.2 Springs and templates......Page 328
13.5 Vocabulary......Page 329
13A.1 Springs and templates revisited......Page 332
13A.2.1 Feedforward neural networks......Page 334
13A.2.2 Recurrent neural networks......Page 336
13A.4 Matching geometric invariants......Page 338
13A.5.1 Which model to use?......Page 341
Bibliography......Page 342
14.1 Design of a classifier......Page 346
14.1.2 Maximum likelihood classifier......Page 347
Unsupervised learning......Page 348
14.2.1 Bayes’ rule......Page 349
14.2.2 Parametric pattern classifiers......Page 351
The univariate Gaussian case......Page 352
14.2.4 Estimating the mean......Page 353
14.2.5 Estimating the variance......Page 354
14.2.6 The likelihood ratio......Page 355
14.3 Decision regions and the probability of error......Page 356
14.4 Conditional risk......Page 357
14.4.1 Derivation of the likelihood ratio when risk is a consideration......Page 358
14.5 The quadratic classifier......Page 360
14.6 The minimax rule......Page 362
14.7 Nearest neighbor methods......Page 363
14.9 Vocabulary......Page 365
14A.1 Matching feature vectors using statistical methods......Page 367
14A.2 Support vector machines (SVMs)......Page 369
14A.2.1 Derivation of SVMs assuming separability......Page 370
14A.2.2 Nonlinear support vector machines......Page 372
References......Page 374
15 Clustering......Page 376
15.1 Distances between clusters......Page 377
15.2.1 Agglomerative clustering......Page 379
Algorithm: Finding the Minimum Spanning Tree......Page 380
Algorithm: k-means clustering......Page 382
15.3 Optimization methods in clustering......Page 383
15.3.2 Vector quantization......Page 384
Kohonen feature maps......Page 385
15.5 Vocabulary......Page 386
References......Page 388
16.1 Terminology......Page 389
16.2.2 Type 1 grammars......Page 391
16.2.3 Type 2 grammars......Page 392
16.3.1 Type 3 grammars......Page 393
Recognition of chromosomes......Page 397
Recognizers for type 2 languages......Page 399
16.5 Vocabulary......Page 400
References......Page 401
17.2 Optical character recognition (OCR)......Page 402
17.4 Inspection/quality control......Page 403
17.5 Security and intruder identification......Page 404
17.6.1 Robot surgery......Page 405
Bibliography......Page 406
18.1 The hierarchy of levels of ATR......Page 412
18.1.1 ATR terminology......Page 413
18.2 ATR system components......Page 414
18.3 Evaluating performance of ATR algorithms......Page 415
18.3.2 Generating ROC curves from training data......Page 417
18.3.3 ATR performance and system objectives......Page 419
Variability in surface reflectance and natural illumination......Page 420
18.4.2 Tracking......Page 421
18.4.4 Feature selection......Page 422
18.5 ATR algorithms......Page 423
18.5.1 Model-based techniques......Page 425
Multispectral matching......Page 426
18.6 The Hough transform in ATR......Page 427
18.7 Morphological techniques in ATR......Page 428
18.8 Chain codes in ATR......Page 429
18.9 Conclusion......Page 430
Bibliography......Page 431
Author index......Page 437
Index......Page 446




نظرات کاربران