Ebook AI Deep Learning Trong Image Processing [Ấn Bản Lần 1, Tháng 10/2025] [PDF, EPUB] [9200E]
Xử lý hình ảnh (Image processing) đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm digital multimedia, vision detection & inspection tự động, và pattern recognition. "AI Deep Learning Trong Image Processing" nhằm mục đích cung cấp cái nhìn tổng quan toàn diện về các cơ chế và kỹ thuật liên quan, đặc biệt tập trung vào việc ứng dụng các công nghệ AI deep-learning tiên tiến vào xử lý hình ảnh.
Lĩnh vực xử lý hình ảnh đã có sự phát triển vượt bậc trong những năm gần đây. Image processing trình bày những phát triển tiên tiến nhất cùng với những giải thích rõ ràng về các khái niệm nền tảng và ứng dụng hiện đại. Bằng cách nhấn mạnh các nguyên tắc thiết yếu, cuốn sách này không chỉ giúp người đọc dễ dàng triển khai các thuật toán và kỹ thuật mà còn xác định những thách thức mới và khám phá các ứng dụng sáng tạo trong lĩnh vực này.
- ✓ Các kỹ thuật AI deep-learning mới và nâng cao để xử lý hình ảnh khi so sánh với các phương pháp xử lý hình ảnh truyền thống.
- ✓ Nhiều ví dụ thực tế và ứng dụng liên quan đến AI image-processing.
- ✓ Một sự phát triển trực quan hơn và giải thích rõ ràng hơn về công nghệ phức tạp.
- ✓ Công nghệ image-processing được cập nhật trong lĩnh vực y tế, hóa học và sinh học.
- ✓ Thảo luận sâu rộng về so sánh hiệu suất của nhiều phương pháp AI deep-learning image-processing.
Cuốn sách này được thiết kế dành cho sinh viên, researcher và chuyên gia muốn nâng cao kiến thức, có được hiểu biết thực tế và khám phá vai trò ngày càng phát triển của xử lý hình ảnh trong công nghệ hiện đại.
Mục lục:
- ✓ Phần I. Nền tảng về Image Processing:
- ✓ Chương 01. Giới thiệu.
- ✓ Chương 02. Image Enhancement.
- ✓ Chương 03. Mathematical Morphology.
- ✓ Chương 04. Image Segmentation.
- ✓ Chương 05. Image Representation & Description.
- ✓ Chương 06. Feature Extraction.
- ✓ Phần II. Nền tảng về AI Deep Learning:
- ✓ Chương 07. Pattern Recognition.
- ✓ Chương 08. Deep Learning.
- ✓ Chương 09 Image Processing by Deep Learning.
- ✓ Chương 10. Development of Deep-Learning Framework cho Mathematical Morphology.
- ✓ Chương 11. Deep Morphological Neural Networks.
- ✓ Phần III. Các Ứng dụng thực tế:
- ✓ Chương 12. Một Robust & Blind Image Watermarking System dựa trên Deep Neural Networks.
- ✓ Chương 13. Deep Learning Classification trên Optical Coherence Tomography Retina Images.
- ✓ Chương 14. Classification of Ecological Data by Deep Learning.
- ✓ Chương 15. Joint Learning cho Pneumonia Classification & Segmentation trên Medical Images.
- ✓ Chương 16. Classification of Chest X-Ray Images sử dụng Novel Adaptive Morphological Neural Networks.
- ✓ Chương 17. Land-Cover Image Segmentation dựa trên Individual Class Binary Masks.
- ✓ Chương 18. FPA-Net: Frequency-Guided Position-Based Attention Network for Land-Cover Image Segmentation.
- ✓ Chương 19. Defense against Adversarial Attacks Based on Stochastic Descent Sign Activation Networks trên Medical Images.
- ✓ Chương 20. Adaptive Image Reconstruction for Defense against Adversarial Attacks.
- ✓ Chương 21. Một Novel Multi-Data-Augmentation and Multi-Deep-Learning Framework cho Counting Small Vehicles & Crowds.
- ✓ Chương 22. Drug Toxicity Prediction bằng các phương pháp Machine-Learning.
- ✓ Chương 23. Một Detection & Recognition System hiệu quả cho Multiple Motorcycle License Plates dựa trên cây Decision Tree.
- ✓ Chương 24. Deep Hybrid Neural Network và ứng dụng trong Polyp Detection.
- ✓ Chương 25. BFC-Cap: Background & Frequency-Guided Contextual Image Captioning.
- ✓ Chương 26. Một Novel Adaptive Data Transformation cho Contrastive Learning.