人工智能與電影特效制作及應(yīng)用

定　價(jià)：￥60.00

作　者：	田豐，許昊駿，李御之著
出版社：	上?？茖W(xué)技術(shù)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787547854938	出版時(shí)間：	2021-11-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	106	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)以數(shù)字圖像處理為基礎(chǔ)，結(jié)合人工智能在電影特效制作中的應(yīng)用進(jìn)行編寫(xiě)，全書(shū)內(nèi)容分為數(shù)字圖像處理概論、人工智能在電影特效制作中的應(yīng)用兩大模塊共12章。書(shū)中所有拍攝素材均為編著團(tuán)隊(duì)實(shí)地拍攝或代碼運(yùn)行所得，其中圖像基礎(chǔ)部分是數(shù)字圖像處理課程的核心內(nèi)容，包含豐富的教學(xué)案例，是重要的學(xué)習(xí)資料。

作者簡(jiǎn)介

　　田豐，上海大學(xué)上海電影學(xué)院副教授，博士研究生導(dǎo)師，講授《數(shù)字圖像處理》等課程。主持國(guó)家社科基金藝術(shù)學(xué)一般項(xiàng)目、國(guó)家藝術(shù)基金傳播交流推廣項(xiàng)目、上海市科委項(xiàng)目和上海市經(jīng)信委項(xiàng)目多項(xiàng)。2018年作為導(dǎo)演完成“VR頭顯的人眼視覺(jué)矯正”科普短視頻的策劃、編寫(xiě)、創(chuàng)作，并在東方明珠移動(dòng)電視上累計(jì)放映80分鐘。

圖書(shū)目錄

第１章數(shù)字圖像基礎(chǔ) １
１．１數(shù)字圖像處理的概念１
１．２數(shù)字圖像處理的應(yīng)用２
１．３圖像數(shù)字化的概念２
１．４圖像采樣與量化３
１．５直方圖６
１．６讀取、顯示和保存圖像案例９
第２章空域處理１２
２．１點(diǎn)運(yùn)算１２
２．２代數(shù)運(yùn)算１４
２．３仿射變換１６
第３章頻域處理３３
３．１二維離散傅里葉變換３３
３．２快速傅里葉變換３５
３．３傅里葉變換中的高頻低頻分量３６
３．４離散余弦變換４２
３．５卷積定理４４
３．６濾波器設(shè)計(jì) ５０
３．７卷積函數(shù)案例５３
３．８中值濾波與維納濾波５５
第４章圖像邊緣檢測(cè) ５７
４．１邊緣的定義５７
４．２灰度閾值法分割５７
４．３邊緣檢測(cè)案例５８
第５章圖像壓縮與編碼６２
５．１圖像壓縮概述６２
５．２圖像編碼６４
５．３圖像壓縮與傳輸模型６６
５．４常見(jiàn)無(wú)損編碼方式６７
第６章數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) ７５
６．１數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的步驟與優(yōu)勢(shì) ７５
６．２與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)相關(guān)的集合的基本概念７５
６．３膨脹和腐蝕７６
６．４開(kāi)運(yùn)算和閉運(yùn)算８０
６．５基本的形態(tài)學(xué)算法應(yīng)用８２
６．６灰度形態(tài)學(xué) ８３
第７章特征識(shí)別基礎(chǔ) ８６
７．１霍夫變換８６
７．２拉東變換８９
第８章人工智能理論基礎(chǔ) ９２
８．１人工智能的定義與發(fā)展９２
８．２機(jī)器學(xué)習(xí)概述９３
８．３線(xiàn)性回歸９４
８．４感知機(jī)與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ９７
８．５線(xiàn)性判別分析１００
８．６決策樹(shù) １０３
８．７樸素貝葉斯１０７
８．８Ｋ近鄰算法１１０
８．９支持向量機(jī) １１２
８．１０聚類(lèi) １１７
第９章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn) １２１
９．１Ｐｙｔｈｏｎ環(huán)境配置１２１
９．２數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù)Ｎｕｍｐｙ１２４
９．３神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架Ｐｙｔｏｒｃｈ１２９
９．４卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) １３３
９．５手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別１４３
９．６多分類(lèi)任務(wù) １４７
第１０章光流網(wǎng)絡(luò) １５１
１０．１光流計(jì)算原理１５１
１０．２ＬｕｃａｓＫａｎａｄｅ光流估計(jì)算法１５２
１０．３Ｆａｒｎｅｂａｃｋ稠密光流１５６
１０．４光流數(shù)據(jù)集ＦｌｙｉｎｇＣｈａｉｒｓ１５８
１０．５ＦｌｏｗＮｅｔ網(wǎng)絡(luò) １５９
１０．６ＦｌｏｗＮｅｔ２．０網(wǎng)絡(luò) １６６
第１１章生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) １７１
１１．１生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)概述１７１
１１．２利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行超分辨率圖像生成１７９
１１．３利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像風(fēng)格遷移１８１
第１２章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合應(yīng)用１８５
１２．１著色網(wǎng)絡(luò) １８５
１２．２ＡｒｔＬｉｎｅ圖像線(xiàn)框提取１８７
１２．３人體姿態(tài)估計(jì) １８９
參考文獻(xiàn) １９９