دانلود کتاب Adaptive Image Processing: A Computational Intelligence Perspective
49,000 تومان
پردازش تصویر تطبیقی: دیدگاه هوش محاسباتی
| موضوع اصلی | ریاضیات محاسباتی |
|---|---|
| نوع کالا | کتاب الکترونیکی |
| تعداد صفحه | 288 |
| حجم فایل | 4 مگابایت |
| کد کتاب | 0849302838,9781420042269,9780849302831,0819444960 |
| نوبت چاپ | 1 |
| نویسنده | Ling Guan |
|---|---|
| زبان | انگلیسی |
| فرمت | |
| سال انتشار | 2001 |
جدول کد تخفیف
| تعداد کتاب | درصد تخفیف | قیمت کتاب |
| 1 | بدون تخفیف | 25,000 تومان |
| 2 | 20 درصد | 20,000 تومان |
| 3 الی 5 | 25 درصد | 18,750 تومان |
| 6 الی 10 | 30 درصد | 17,500 تومان |
| 11 الی 20 | 35 درصد | 16,250 تومان |
| 21 الی 30 | 40 درصد | 15,000 تومان |
| 31 الی 40 | 45 درصد | 13,750 تومان |
| 41 الی 50 | 50 درصد | 12,500 تومان |
| 51 الی 70 | 55 درصد | 11,250 تومان |
| 71 الی 100 | 60 درصد | 10,000 تومان |
| 101 الی 150 | 65 درصد | 8,750 تومان |
| 151 الی 200 | 70 درصد | 7,500 تومان |
| 201 الی 300 | 75 درصد | 6,250 تومان |
| 301 الی 500 | 80 درصد | 5,000 تومان |
| 501 الی 1000 | 85 درصد | 3,750 تومان |
| 1001 الی 10000 | 90 درصد | 2,500 تومان |
ترجمه فارسی توضیحات (ترجمه ماشینی)
پردازش تصویر تطبیقی: دیدگاه هوش محاسباتی
پردازش تصویر تطبیقی یکی از مهمترین تکنیکها در پردازش اطلاعات بصری بهویژه در بینایی اولیه مانند بازیابی تصویر، فیلتر کردن، بهبود و بخشبندی است. در حالی که کتابهای موجود جنبههای مهمی از موضوع را ارائه میکنند، هیچ کتابی وجود ندارد که این مشکل را از منظری که مستقیماً با ادراک انسان در ارتباط باشد – تا کنون – بررسی کند. این مرجع پردازش تصویر تطبیقی را از دیدگاه هوش محاسباتی، به طور سیستماتیک و موفقیت آمیز، از تئوری تا کاربردها، با استفاده از هم افزایی شبکه های عصبی، منطق فازی، و محاسبات تکاملی بررسی می کند. بر اساس مبانی ادراک انسان، این کتاب شرح مفصلی از روشها و الگوریتمهای هوش محاسباتی برای پردازش تصویر تطبیقی در منظمسازی، تشخیص لبه و دید اولیه ارائه میدهد. پردازش تصویر تطبیقی: چشمانداز هوش محاسباتی شامل 8 فصل است: فصل 1 – مطالبی با ماهیت مقدماتی برای توصیف مفاهیم اساسی و پیشرفت های روز در زمینه هوش محاسباتی برای بازیابی تصویر و تشخیص لبه ارائه می دهد. الگوریتمهای فعلی مبتنی بر این روش فصل 3 – الگوریتم ارائهشده در فصل 2 را برای پیادهسازی روشهای بازیابی محدودیت تطبیقی برای تخریبهای متغیر مکانی و تغییرات مکانی گسترش میدهد. شبکههای عصبی را میتوان برای حل مشکلات بازیابی تصویر استفاده کرد. تشخیص و مشخصهیابی با استفاده از شبکههای عصبی مبتنی بر مدل، این کار اولین بار که پردازش تصویر تطبیقی را از دیدگاه هوش محاسباتی مورد بررسی قرار داد، مرجع عالی در تحقیق و توسعه برای محققان و فنآوران فناوری اطلاعات فراهم میکند، برای آموزش پردازش تصویر و دورههای کاربردی شبکههای عصبی مناسبتر است. برای مدیران فنی و مدیران اجرایی در صنایعی که پردازش هوشمند اطلاعات بصری مورد نیاز است، ارزش برابر خواهد داشت.
Adaptive image processing is one of the most important techniques in visual information processing, especially in early vision such as image restoration, filtering, enhancement, and segmentation. While existing books present some important aspects of the issue, there is not a single book that treats this problem from a viewpoint that is directly linked to human perception – until now. This reference treats adaptive image processing from a computational intelligence viewpoint, systematically and successfully, from theory to applications, using the synergies of neural networks, fuzzy logic, and evolutionary computation. Based on the fundamentals of human perception, this book gives a detailed account of computational intelligence methods and algorithms for adaptive image processing in regularization, edge detection, and early vision.Adaptive Image Processing: A Computational Intelligence Perspective consists of 8 chapters:Chapter 1 – Provides material of an introductory nature to describe the basic concepts and current state-of-the-art in the field of computational intelligence for image restoration and edge detectionChapter 2 – Gives a mathematical description of the restoration problem from the neural network perspective, and describes current algorithms based on this methodChapter 3 – Extends the algorithm presented in chapter 2 to implement adaptive constraint restoration methods for both spatially invariant and spatially variant degradationsChapter 4 – Utilizes a perceptually motivated image error measure to introduce novel restoration algorithmsChapter 5 – Examines how model-based neural networks can be used to solve image restoration problemsChapter 6 – Probes image restoration algorithms, making use of the principles of evolutionary computationChapter 7 – Explores the difficult concept of image restoration when insufficient knowledge of the degrading function is availableChapter 8 – Studies the subject of edge detection and characterization using model-based neural networksThe first to treat adaptive image processing from a computational intelligence perspective, this work provides an excellent reference in R&D practice to researchers and IT technologists, is most suitable for teaching image processing and applied neural network courses, and will be of equal value for technical managers and executives in industries where intelligent visual information processing is required.

نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.