Цифровая_обработка_2D_и_3D_изображений.pdf
18.9 MB
Цифровая обработка 2D- и 3D-изображений [2011] Красильников
Изложены теоретические основы цифровой обработки 2D- и 3D-изображений. Подробно рассмотрены статистические характеристики изображений и помех, колориметрические системы и управление цветом, зрительная система и восприятие изображений, оцифровка изображений, линейная и нелинейная обработка изображений, геометрические преобразования изображений, морфологические операции и их применение, сегментация изображений, компрессия изображений без потери и с потерей информации, объемные изображения, виртуальная реальность и трехмерное сканирование, цифровое видео и телевидение. Наряду с традиционными методами обработки и компрессии неподвижных изображений и видеопоследовательностей, рассмотрены новейшие.
Изложены теоретические основы цифровой обработки 2D- и 3D-изображений. Подробно рассмотрены статистические характеристики изображений и помех, колориметрические системы и управление цветом, зрительная система и восприятие изображений, оцифровка изображений, линейная и нелинейная обработка изображений, геометрические преобразования изображений, морфологические операции и их применение, сегментация изображений, компрессия изображений без потери и с потерей информации, объемные изображения, виртуальная реальность и трехмерное сканирование, цифровое видео и телевидение. Наряду с традиционными методами обработки и компрессии неподвижных изображений и видеопоследовательностей, рассмотрены новейшие.
👍2
Быстрые_алгоритмы_в_цифровой_обработке.djvu
3.1 MB
Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений [1984] Хуанг
Изложены основы теории и применения новых эффективных в вычислительном отношении алгоритмов цифровой обработки изображений. Рассмотрены алгоритмы быстрого транспонирования двумерных массивов, хранящихся во внешних запоминающих устройствах, принципы организации вычислений при реализации алгоритма Винограда дискретного преобразования Фурье, позволяющего выполнить его с: уменьшенным, по сравнению с известными алгоритмами быстрого преобразования Фурье, числом умножений;
Изложены основы теории и применения новых эффективных в вычислительном отношении алгоритмов цифровой обработки изображений. Рассмотрены алгоритмы быстрого транспонирования двумерных массивов, хранящихся во внешних запоминающих устройствах, принципы организации вычислений при реализации алгоритма Винограда дискретного преобразования Фурье, позволяющего выполнить его с: уменьшенным, по сравнению с известными алгоритмами быстрого преобразования Фурье, числом умножений;
👍2
Цифровая_обработка_изображений_в.rar
26.7 MB
Цифровая обработка изображений в среде MATLAB [2006] Гонсалес
Монография предназначена для тех, кто хочет в короткие сроки освоить методы обработки изображений с использованием пакета MATLAB. Книга охватывает самые важные области обработки изображений: градационные преобразования, линейную и нелинейную пространственную фильтрацию, вейвлеты, фильтрацию в частотной области, восстановление, регистрацию, сжатие, морфологическую обработку, сегментацию, представление и описание областей и границ изображений, а также распознавание объектов и обработку цветных изображений. Уникальность книги в том, что в ней показано, как использовать мощный инструментарий для написания нового программного кода. Книга будет полезна всем, кто хочет овладеть практическими навыками работы с изображениями, особенно специалистам по дистанционному зондированию, цифровому телевидению, компьютерной микроскопии, системам безопасности, программистам и дизайнерам.
Монография предназначена для тех, кто хочет в короткие сроки освоить методы обработки изображений с использованием пакета MATLAB. Книга охватывает самые важные области обработки изображений: градационные преобразования, линейную и нелинейную пространственную фильтрацию, вейвлеты, фильтрацию в частотной области, восстановление, регистрацию, сжатие, морфологическую обработку, сегментацию, представление и описание областей и границ изображений, а также распознавание объектов и обработку цветных изображений. Уникальность книги в том, что в ней показано, как использовать мощный инструментарий для написания нового программного кода. Книга будет полезна всем, кто хочет овладеть практическими навыками работы с изображениями, особенно специалистам по дистанционному зондированию, цифровому телевидению, компьютерной микроскопии, системам безопасности, программистам и дизайнерам.
👍2
Цифровая_обработка_изображений_в.rar
12.2 MB
Цифровая обработка изображений (в 2-х книгах) [1982] Прэтт
Монография крупного американского специалиста в области обработки изображений, который с 1971 по 1980 г. возглавлял институт обработки изображений при Калифорнийском университете в Лос-Анжелесе.
Книга отличается систематичностью и полнотой охвата материала по заданной теме , в ней нашли отражение большинство (но естественно не все!) из известных методов и алгоритмов обработки изображений. Освещаются вопросы математического представления непрерывных и дискретных изображений. В русском переводе монография выпускается в двух книгах.
Книга 1 посвящена вопросам математического представления непрерывных и дискретных изображений. Подробно рассмотрены двумерные преобразования, в том числе преобразования Фурье, Адамара и Карунена-Лоэва.
В книге 2 описываются алгоритмы улучшения, реставрации и анализа изображений, а также способы цифрового кодирования. При рассмотрении процессов реставрации и кодирования широко используются двумерные линейные преобразования
Монография крупного американского специалиста в области обработки изображений, который с 1971 по 1980 г. возглавлял институт обработки изображений при Калифорнийском университете в Лос-Анжелесе.
Книга отличается систематичностью и полнотой охвата материала по заданной теме , в ней нашли отражение большинство (но естественно не все!) из известных методов и алгоритмов обработки изображений. Освещаются вопросы математического представления непрерывных и дискретных изображений. В русском переводе монография выпускается в двух книгах.
Книга 1 посвящена вопросам математического представления непрерывных и дискретных изображений. Подробно рассмотрены двумерные преобразования, в том числе преобразования Фурье, Адамара и Карунена-Лоэва.
В книге 2 описываются алгоритмы улучшения, реставрации и анализа изображений, а также способы цифрового кодирования. При рассмотрении процессов реставрации и кодирования широко используются двумерные линейные преобразования
👍1
Цифровая_обработка_изображений_2007.djvu
11.5 MB
Цифровая обработка изображений [2007] Яне
С момента выхода первого издания, опубликованного в 1991 году, "Цифровая обработка изображений" получила широкое применение в качестве учебного пособия. В книге дается полный обзор процесса обработки от получения изображения до выделения интересующих данных. Каждая глава включает упражнения, которые помогут оценить понимание материала, развить полученные навыки и дадут представление о реальных задачах, связанных с обработкой изображений. Большое количество интерактивных упражнений охватывает все рассмотренные в данном пособии темы.
С момента выхода первого издания, опубликованного в 1991 году, "Цифровая обработка изображений" получила широкое применение в качестве учебного пособия. В книге дается полный обзор процесса обработки от получения изображения до выделения интересующих данных. Каждая глава включает упражнения, которые помогут оценить понимание материала, развить полученные навыки и дадут представление о реальных задачах, связанных с обработкой изображений. Большое количество интерактивных упражнений охватывает все рассмотренные в данном пособии темы.
👍1
Digital_Image_Processing,_Third.pdf
17.3 MB
Digital Image Processing, Third Edition [2008] Gonzalez, Woods
Completely self-contained–and heavily illustrated–this introduction to basic concepts and methodologies for digital image processing is written at a level that truly is suitable for seniors and first-year graduate students in almost any technical discipline. The leading textbook in its field for more than twenty years, it continues its cutting-edge focus on contemporary developments in all mainstream areas of image processing–e.g., image fundamentals, image enhancement in the spatial and frequency domains, restoration, color image processing, wavelets, image compression, morphology, segmentation, image description, and the fundamentals of object recognition. It focuses on material that is fundamental and has a broad scope of application.
Completely self-contained–and heavily illustrated–this introduction to basic concepts and methodologies for digital image processing is written at a level that truly is suitable for seniors and first-year graduate students in almost any technical discipline. The leading textbook in its field for more than twenty years, it continues its cutting-edge focus on contemporary developments in all mainstream areas of image processing–e.g., image fundamentals, image enhancement in the spatial and frequency domains, restoration, color image processing, wavelets, image compression, morphology, segmentation, image description, and the fundamentals of object recognition. It focuses on material that is fundamental and has a broad scope of application.
👍2
Digital_Signal_and_Image_Processing.pdf
6 MB
Digital Signal and Image Processing Using MATLAB [2006] Gerard Blanchet, Maurice Charbit
The most important theoretical aspects of image and signal processing (ISP) for both deterministic and random signals are covered in this guide to using MATLABreg;. The discussion is also supported by exercises and computer simulations relating to real applications such as speech processing and fetal-heart¨Crhythm tracking, and more than 200 programs and functions for numerical experiments are provided with commentary.
The most important theoretical aspects of image and signal processing (ISP) for both deterministic and random signals are covered in this guide to using MATLABreg;. The discussion is also supported by exercises and computer simulations relating to real applications such as speech processing and fetal-heart¨Crhythm tracking, and more than 200 programs and functions for numerical experiments are provided with commentary.
👍1
Программирование_компьютерного_зрения.pdf
40.9 MB
Программирование компьютерного зрения на языке Python [2016] Ян Эрик Солем
Если вы хотите разобраться в основах теории и алгоритмов компьютерного зрения, то эта книга – как раз то, что вам нужно. Вы узнаете о методах распознавания объектов, трехмерной реконструкции, обработке стереоизображений, дополненной реальности и других приложениях компьютерного зрения. Изложение сопровождается понятными примерами на языке Python. При этом объяснения даются в общих чертах, без погружения в сухую теорию. Издание идеально подходит для студентов, исследователей и энтузиастов-любителей с базовыми знаниями математики и навыками программирования.
Если вы хотите разобраться в основах теории и алгоритмов компьютерного зрения, то эта книга – как раз то, что вам нужно. Вы узнаете о методах распознавания объектов, трехмерной реконструкции, обработке стереоизображений, дополненной реальности и других приложениях компьютерного зрения. Изложение сопровождается понятными примерами на языке Python. При этом объяснения даются в общих чертах, без погружения в сухую теорию. Издание идеально подходит для студентов, исследователей и энтузиастов-любителей с базовыми знаниями математики и навыками программирования.
👍4
Programming_Computer_Vision_with.zip
60.1 MB
Programming Computer Vision with Python [2012] Jan Erik Solem
If you want a basic understanding of computer vision’s underlying theory and algorithms, this hands-on introduction is the ideal place to start. You’ll learn techniques for object recognition, 3D reconstruction, stereo imaging, augmented reality, and other computer vision applications as you follow clear examples written in Python. Programming Computer Vision with Python explains computer vision in broad terms that won’t bog you down in theory. You get complete code samples with explanations on how to reproduce and build upon each example, along with exercises to help you apply what you’ve learned. This book is ideal for students, researchers, and enthusiasts with basic programming and standard mathematical skills.
If you want a basic understanding of computer vision’s underlying theory and algorithms, this hands-on introduction is the ideal place to start. You’ll learn techniques for object recognition, 3D reconstruction, stereo imaging, augmented reality, and other computer vision applications as you follow clear examples written in Python. Programming Computer Vision with Python explains computer vision in broad terms that won’t bog you down in theory. You get complete code samples with explanations on how to reproduce and build upon each example, along with exercises to help you apply what you’ve learned. This book is ideal for students, researchers, and enthusiasts with basic programming and standard mathematical skills.
👍2
Digital Image Processing [2018 4th] Gonzalez, Woods.pdf
43.4 MB
Digital Image Processing [2018 4th] Gonzalez, Woods
For 40 years, Image Processing has been the foundational text for the study of digital image processing. The book is suited for students at the college senior and first-year graduate level with prior background in mathematical analysis, vectors, matrices, probability, statistics, linear systems, and computer programming. As in all earlier editions, the focus of this edition of the book is on fundamentals. The 4th Edition, which celebrates the book’s 40th anniversary, is based on an extensive survey of faculty, students, and independent readers in 150 institutions from 30 countries. Their feedback led to expanded or new coverage of topics such as deep learning and deep neural networks, including convolutional neural nets, the scale-invariant feature transform (SIFT), maximally-stable extremal regions (MSERs), graph cuts, k-means clustering and superpixels, active contours (snakes and level sets), and exact histogram matching.
For 40 years, Image Processing has been the foundational text for the study of digital image processing. The book is suited for students at the college senior and first-year graduate level with prior background in mathematical analysis, vectors, matrices, probability, statistics, linear systems, and computer programming. As in all earlier editions, the focus of this edition of the book is on fundamentals. The 4th Edition, which celebrates the book’s 40th anniversary, is based on an extensive survey of faculty, students, and independent readers in 150 institutions from 30 countries. Their feedback led to expanded or new coverage of topics such as deep learning and deep neural networks, including convolutional neural nets, the scale-invariant feature transform (SIFT), maximally-stable extremal regions (MSERs), graph cuts, k-means clustering and superpixels, active contours (snakes and level sets), and exact histogram matching.
❤🔥1👍1
Друзья, напоминаю вам, что у нас есть чат физиков, математиков, разработчиков:
Наш чат по важным вопросам ➡️ @math_code ⬅️
Свободное тематическое общение на интересные темы. Вы сможете задать вопросы, помочь другим, обсудить что-либо. Чат под строгой модерацией, поэтому флуда, рекламы, оскорблений, политики и прочей ерунды там нет! Только дружная уютная атмосфера! Присоединятесь! 👨🏻💻
Наш чат по важным вопросам ➡️ @math_code ⬅️
Свободное тематическое общение на интересные темы. Вы сможете задать вопросы, помочь другим, обсудить что-либо. Чат под строгой модерацией, поэтому флуда, рекламы, оскорблений, политики и прочей ерунды там нет! Только дружная уютная атмосфера! Присоединятесь! 👨🏻💻
Введение_в_рекурсивное_программирование.pdf
9.5 MB
Введение в рекурсивное программирование [2019] Рубио-Санчес
Подробно анализируя широкий спектр вычислительных задач различной сложности, книга послужит полезным руководством для всех тех, кто хочет научиться думать и программировать рекурсивно. Издание содержит специальные главы о наиболее распространенных типах рекурсии (линейной, хвостовой, множественной), а также о парадигмах разработки алгоритмов, где преобладает рекурсия («разделяй и властвуй» и перебор с возвратами). Поэтому его можно использовать как во вводных, так и в углублённых курсах по программированию и разработке алгоритмов.
Книга освещает также низкоуровневые вопросы выполнения рекурсивных программ, отношение между рекурсией и итерацией, а также включает в себя большую главу по теоретической оценке стоимости вычисления рекурсивных программ. И наконец, в книге рассматриваются комбинаторные задачи и взаимная рекурсия.
Подробно анализируя широкий спектр вычислительных задач различной сложности, книга послужит полезным руководством для всех тех, кто хочет научиться думать и программировать рекурсивно. Издание содержит специальные главы о наиболее распространенных типах рекурсии (линейной, хвостовой, множественной), а также о парадигмах разработки алгоритмов, где преобладает рекурсия («разделяй и властвуй» и перебор с возвратами). Поэтому его можно использовать как во вводных, так и в углублённых курсах по программированию и разработке алгоритмов.
Книга освещает также низкоуровневые вопросы выполнения рекурсивных программ, отношение между рекурсией и итерацией, а также включает в себя большую главу по теоретической оценке стоимости вычисления рекурсивных программ. И наконец, в книге рассматриваются комбинаторные задачи и взаимная рекурсия.
👍3
Python_для_чайников_2_е_издание.pdf
56.1 MB
Python для чайников [2-е издание] [2019] Джон Пол Мюллер
Python - это мощный язык программирования, на котором можно создавать самые разные приложения, не зависящие от платформы. Он идеально подходит для новичков, особенно если нужно быстро научиться программировать и начать создавать реальные проекты. Благодаря пошаговым инструкциям, приведенным в книге, вы сможете в краткие сроки освоить основы языка. Работая в среде Jupyter Notebook, вы будете применять принципы грамотного программирования для создания смешанного представления кода, заметок, математических уравнений и графиков.
Python - это мощный язык программирования, на котором можно создавать самые разные приложения, не зависящие от платформы. Он идеально подходит для новичков, особенно если нужно быстро научиться программировать и начать создавать реальные проекты. Благодаря пошаговым инструкциям, приведенным в книге, вы сможете в краткие сроки освоить основы языка. Работая в среде Jupyter Notebook, вы будете применять принципы грамотного программирования для создания смешанного представления кода, заметок, математических уравнений и графиков.
👍4
Серия_книг_Expert's_Voice_34_книги.zip
1.4 GB
Серия книг Expert's Voice [34 книги] [2006-2019] 1 часть
👍1
Серия_книг_Expert's_Voice_34_книги.zip
587.4 MB
Серия книг Expert's Voice [34 книги] [2006-2019] 2 часть
👍2