计算机视觉十讲
计算机视觉领域专家学者携手打造，系统构建知识体系； 综述当下领域前沿研究方向、理论与技术； 以宏观视野把握领域前沿，获取领域底层逻辑
目录
●丛书序
“十讲”序
推荐序
前言
第1讲 底层视觉
1.1 底层视觉概述 2
1.1.1 底层视觉定义 2
1.1.2 传统底层视觉方法 2
1.2 基于数学模型的底层视觉方法 4
1.2.1 全变分模型 4
1.2.2 稀疏和低秩模型 7
1.2.3 小结 13
1.3 基于深度学习的底层视觉方法 13
1.3.1 图像去噪 14
1.3.2 图像超分辨率 17
1.3.3 基于 VGG 模型的图像超分辨率方法 17
1.3.4 图像去模糊 21
1.4 底层视觉的挑战与展望 26
参考文献 26
第2讲 图像质量评价
2.1 全参考 部分参考型图像质量评价 34
2.1.1 全参考型图像质量评价 34
2.1.2 部分参考型图像质量评价 37
2.2 无参考型图像质量评价 38
2.2.1 基于统计学的无参考型图像质量评价 39
……
内容介绍
计算机视觉是人工智能的重要分支，其研究是计算机系统智能化的第一步，也是实现人工智能的桥梁。本书面向计算机视觉，聚焦前沿算法理论，分别讲述了图像分类、检测、生成、视频处理等计算机视觉领域的研究重点，也对计算机视觉的基本概念和计算机视觉研究的预备知识进行了简要介绍，帮助读者在构建完整的计算机视觉知识框架的同时，打下较为坚实的基础，为进一步在计算机视觉和相关领域提出新设想、开发新算法、解决新问题创造良好的条件。本书可作为人工智能专业和计算机类相关专业的低年级研究生学习计算机视觉的参考书，也可作为从事计算机视觉技术研究工作的科研人员的自学用书。
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