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內容簡介： 本书内容全面涵盖视频监控的图像处理、视频处理、相关算法和具体实现。本书概述了图像处理和视频处理的基本概念，描述了传统视频监控系统的构建模块，讲述了对象分类技术、包括基于深度卷积神经网络和基于区域卷积神经网络模型的最新技术，介绍了基于机器学习技术的分类，详细讲述了在遮挡等复杂场景中对多个目标的处理和跟踪方法。还讲述了视频监控系统的实现，及其在军事和运输中的使用。 關於作者： 谢晓竹，从事战场侦察与情报处理专业的教学和科研工作，讲授过战场侦察技术、人工智能、战场情报处理等本科和研究生课程。 目錄： 第一部分 图像和视频处理基础 第1章图像处理基础 1.1数字图像处理介绍 1.1.1 为什么进行数字图像处理？ 1.1.2 什么是数字图像？ 1.1.3 什么是数字图像处理？ 1.2 数字图像处理系统 1.2.1 图像获取 1.2.2 存储 1.2.3 处理 1.2.4 通信 1.2.5 显示 1.3 数字图像处理方法 1.3.1 图像增强 1.3.2 图像复原 1.3.3 图像分割 1.3.4 图像压缩 1.3.5 图像重建 1.3.6 图像变形 1.3.7 图像识别 1.3.8 图像拼接 1.3.9 图像水印 1.3.10 图像注册 1.4 数字图像分割 1.4.1 图像分割技术分类 1.4.2 边缘检测 1.4.3 边缘连接 1.4.4 阈值化 1.4.5 区域增长 1.4.6区域分割与合并 1.4.7 基于分水岭的分割 1.5 应用 1.5.1 电视信号处理 1.5.2 卫星图像处理 1.5.3 医学影像处理 1.5.4 机器人控制 1.5.5 视觉通信 1.5.6 执法 1.6 总结 第2章 视频压缩与运动分析基础 2.1 视频压缩 2.1.1 什么是视频压缩？ 2.1.2 为什么进行视频压缩？ 2.1.3 视频压缩的种类 2.1.4 延迟 2.1.5 MPEG压缩 2.1.6 视频压缩的标准 2.2 运动分割 2.2.1 运动分割概述 2.2.2运动分割算法 2.3 光流法 2.4 应用 2.4.1 监控和安全 2.4.2基于内容的视频索引和检索 2.4.3运动视频的自动高亮生成 2.4.4 交通监控 2.5 小结 第3章背景建模 3.1什么是背景建模？ 3.2背景建模技术 3.3阴影检测与去除 3.4 总结 第二部分目标跟踪 第4章 对象分类 4.1基于形状的对象分类 4.2基于运动的对象分类 4.2.2应用 4.3 Viola-Jones目标检测框架 4.4基于卷积神经网络的目标分类 4.5基于区域卷积神经网络的目标分类 4.6 总结 第5章人类活动识别 。。。。。。。。。。。。

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