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MARC状态:订购 文献类型:中文图书 浏览次数:93

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)
个人责任者:
金赛 (Kinser, Jason M.)
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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