近五年出版的关于图像处理的书籍(列举出出版地,出版社,作者)
时间: 2024-05-29 15:14:23 浏览: 21
以下是近五年出版的一些关于图像处理的书籍,包括出版地、出版社和作者:
1. "Digital Image Processing: An Algorithmic Approach with MATLAB",第三版,作者:Uvais Qidwai、C.H. Chen、J.L. Chellappa,出版社:Chapman and Hall/CRC,出版日期:2018年。
2. "Introduction to Computer Vision: A Practical Guide with Python Tools",作者:Michael Beyeler,出版社:O'Reilly Media,出版日期:2018年。
3. "Computer Vision: Algorithms and Applications",第二版,作者:Richard Szeliski,出版社:Springer,出版日期:2019年。
4. "Image Processing and Analysis with Graphs: Theory and Practice",作者:Olivier Lezoray、Leo Grady,出版社:CRC Press,出版日期:2017年。
5. "Medical Image Processing: Techniques and Applications",作者:Geoff Dougherty,出版社:CRC Press,出版日期:2018年。
以上是近五年出版的一些与图像处理相关的书籍,仅供参考。
相关问题
列举几个近几年图像修复的例子
Sure, I can do that. In recent years, there have been quite a few impressive examples of image restoration and editing techniques, such as:
1. Deep Image Prior: This is a deep learning algorithm that uses a random noise image as input to restore damaged or incomplete images.
2. Super-Resolution Generative Adversarial Networks (SRGANs): SRGANs are a type of deep learning model that generate high-resolution images from low-resolution ones.
3. Neural Style Transfer: This is a technique that uses deep learning to extract the artistic style of one image and apply it to another, often resulting in visually stunning and creative compositions.
4. Face Swapping: There have been various deep learning models developed recently for face swapping, where an individual's face can be swapped onto the body of someone else in a seamless and natural-looking way.
These are just a few examples of recent advances in image restoration and editing techniques. Is there anything else I can help you with?
列举多种图像处理插值算法
以下是几种常见的图像处理插值算法:
1. 最近邻插值算法(Nearest Neighbor Interpolation):该算法将目标像素的值设置为最接近的原始像素的值。这种方法简单快速,但可能会导致图像的锯齿状边缘。
2. 双线性插值算法(Bilinear Interpolation):该算法通过对目标像素周围的四个原始像素进行加权平均来计算目标像素的值。这种方法可以提供比最近邻插值更平滑的结果,但可能会导致图像的模糊。
3. 双三次插值算法(Bicubic Interpolation):该算法通过对目标像素周围的16个原始像素进行加权平均来计算目标像素的值。这种方法可以提供比双线性插值更平滑的结果,但计算复杂度更高。
4. Lanczos插值算法:该算法使用Lanczos核函数对目标像素周围的原始像素进行加权平均。这种方法可以提供比双三次插值更锐利的结果,但计算复杂度更高。
5. 自适应插值算法(Adaptive Interpolation):该算法根据目标像素周围的原始像素的特征来选择合适的插值方法。例如,如果目标像素周围的原始像素具有较大的梯度变化,则可以使用双线性插值;如果目标像素周围的原始像素具有较小的梯度变化,则可以使用双三次插值。