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题名/责任者:

图像处理与脉冲耦合神经网络:基于Python的实现/(美) 托马斯·林德布拉德, 詹森·金赛著 徐光柱, 马义德, 雷帮军译

出版发行项:

北京:国防工业出版社,2017.1

ISBN及定价:

978-7-118-11171-2 精装/CNY78.00

载体形态项:

xvi, 191页, [11] 页图版:图 (部分彩图);27cm

并列正题名:

Image processing using pulse-coupled neural networks:applications in Python

丛编项:

计算机视觉译丛

个人责任者:

林德布拉德 (Lindblad, Thomas) 著

个人责任者:

金赛 (Kinser, Jason M.) 著

个人次要责任者:

徐光柱, 1979- 译

个人次要责任者:

马义德, 1963- 译

个人次要责任者:

雷帮军, 1973- 译

学科主题:

神经网络-图象处理

中图法分类号:

TP183

一般附注:

装备科技译著出版基金

版本附注:

译自原书第3版

责任者附注:

Thomas Lindblad (托马斯·林德布拉德), 于1974年获得瑞典斯德哥尔摩大学博士学位, 瑞典皇家理工学院教授。Jason M. Kinser (詹森·金赛), 分别于1994年与1987年获得光学与光电系统博士学位及无理学硕士学位。徐光柱, 男, 1979年1月出生, 副教授, 2007年毕业于兰州大学, 获得无线电物理专业博士学位。马义德, 男, 1963年2月生, 甘肃宁夏人, 教授。雷帮军, 男, 1973年6月生, 湖北宜昌人, 教授。

书目附注:

有书目 (第186-191页)

提要文摘附注:

本书对多种生物模型的起源及特点进行了分析, 并详述了PCNN与ICM两种模型的构成及工作机理。然后以PCNN与ICM模型为基础, 全面说明了这两种模型在图像分析、目标分离、纹理识别、彩色图像处理、图像时间信号提取与应用及逻辑分析等方面的应用。同时还对书中多种算法给出了具体的Python实现代码。本书内容丰富、案例典型、学术性强、应用价值强、可读性好。

使用对象附注:

本书适合从事智能信息处理、图像处理与识别等信息学科相关专业人员阅读与使用

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