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From Gestalt Theory to Image Analysis

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Desolneux, Agnes/ Moisan, Lionel/ Morel, Jean-Michel
Springer Verlag
2007-12
288
$ 67.74
HRD
9780387726359

图书标签: 图像处理  神经科学  人工智能  Theory   


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发表于2024-11-12

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图书描述

This book introduces a new theory in Computer Vision yielding elementary techniques to analyze digital images. These techniques are a mathematical formalization of the Gestalt theory. From the mathematical viewpoint the closest field to it is stochastic geometry, involving basic probability and statistics, in the context of image analysis. The book is mathematically self-contained, needing only basic understanding of probability and calculus. The text includes more than 130 illustrations, and numerous examples based on specific images on which the theory is tested. Detailed exercises at the end of each chapter help the reader develop a firm understanding of the concepts imparted.

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刚看完一遍,正在追这方面的文章。传统分类判决方法需要同时考虑目标和背景的概率模型,看看哪种模型能更好的解释图像,而本书的思想是只考虑背景概率模型,将Gestalt心理学中的规则数学化,认为所有背景概率模型很难产生的模式都是目标。背景概率模型采用的度量就和gestalt规则有关。这种思想很适合于底层特征的检测,并且结果和人类视觉感知相符,应用前景很广。同时可以进一步发展的地方也很多

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居然有这本书

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