| | | *圖像處理與性能優化梁軍機械工業出版社9787111569282 工業技術 | 該商品所屬分類:圖書 -> ε | 【市場價】 | 475-688元 | 【優惠價】 | 297-430元 | 【作者】 | 梁軍 | 【出版社】 | 機械工業出版社 | 【ISBN】 | 9787111569282 | 【折扣說明】 | 一次購物滿999元台幣免運費+贈品 一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品 一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品 一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
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出版社:機械工業出版社 ISBN:9787111569282 商品編碼:10029359761662 包裝:精裝 開本:小16開 出版時間:2017-06-01 頁數:206 代碼:79 作者:梁軍
" 商品基本信息,請以下列介紹為準 | 商品名稱: | *圖像處理與性能優化 | 作者: | 梁軍,賈海鵬著 | 代碼: | 79.9 | 出版社: | 機械工業出版社 | 出版日期: | 2017-06-01 | ISBN: | 9787111569282 | 印次: | 1 | 版次: | | 裝幀: | 精裝 | 開本: | 小16開 |
內容簡介 | 本書作為一本*圖像處理算法與性能優化方*專著,既反映了相關領*年來的新研*展,又給出了作者在*圖像處理技術方面的研究成果與應用實例。全書共分為9章*括緒論、*圖像處理在智能駕駛中的應用、GPU體繫架構、CUDA與OpenCL編程模型、異構計算與性能優化方法、Canny邊緣檢測算法優化、人臉檢測算法優化、異*臺激光雷達算法優化、性*耗等內容。本書可供從事計算機應用、*圖像處理、並行算法及並行軟件的設計與開發、智能駕駛等領域的研究人員、工程技術人員閱讀。 |
目錄 | 序 .前言 第1章緒論 1.1*圖像處理 1.1.1概述-I 1.1.2*圖像處理發展與 應用-I 1.1.3*圖像處理算法關鍵 技術-I 1.2*圖像處理在智能駕駛領 域的應用 1.2.1概述-I 1.2.2*圖像處理在智能駕 駛領域的應用與發展 1.2.3*圖像處理在智能駕 駛領域的關鍵技術 1.3異*臺與GPU架構 1.3.1概述 1.3.2 GPU體繫架構 1.3.3 GPU編程模型 1.4 GPU性能加速優化方法 1.4.1訪存優化 1.4.2計算優化 1.4.3數據本地化 第2章*圖像處理在智能 駕駛中的應用 2.1引言 2.1.1國外研究現狀 2國內研究現狀 2.2車道線的提取和跟蹤 2.2.1道路圖像預*法 2.2.2邊緣檢測 2.2.3基於Hough變換的車 道線檢測 2.3 交通標志牌的檢測和識別 2.3.1交通標志簡介 2.3.2交通標志識別簡介 2.3.3交通標志牌檢測 2.3.4基於SVM的交通標志 牌檢測 2.3.5交通標志的識別 2.3.6基於SVM的交通標志 牌的識別 2.4交通信號燈的檢測 2.4.1顏色分割 2.4.2基於顏色和形狀的交通 信號燈檢測識別 2.5智能車其他*圖像處理 2.5.1基於SVM的行人檢測 2.5.2 SVM與深度學*br>2.6本章小結 第3章GPU體繫架構 3.1 GPU與CPU架構的區別 3.2 當前主流GPU體繫架構 3.2.1 NVIDIA GPU架構 3.2.2 AMD GPU架構 3.2.3兩種架構的異同 3.3本章小結 第4章 CUDA與OpenCL編程 模型 4.1 CUDA編程模型 4.2 0penCL編程模型 4 3 CUDA和OpenCL編程 流程 4 3 l CUDA向量相加程序 編寫過程 4 3 2 0penCL向量相加程序 編寫過程 4 4 GPU程序性能優化分析 4 5本章小結 第5章異構計算與性能優化 方法 5 1*圖像處理算法 5 2訪存優化方法 5 2 l CPU與GPU之間的 傳輸優化 5 2 2 global memory的合並 訪問 5 2 3 shared memorT ’ 5 2 4寄存器 5 3矩陣轉置算法 5 3 l算法簡介及分析 ’ 5 3 2並行性分析 5 3 3矩陣轉置算法優化 5 3 4性能分析 5 4規約算法 5 4.1算法簡介及分析 5 4 2並行性分析 5 4 3規約算法優化 5 4 4性能分析 5 5 resize算法 5 5 l算法簡介及分析 5 5 2並行性分析 5 5 3 resize算法優化 5 5 4性能分析 5 6 La*ce算法 5 6 l算法簡介及分析 5 6 2並行性分析 5 6 3 La*ce算法優化 5 6 4性能分析 5 7本章小結 第6章Cannv邊緣檢測算法 優化 6 1引言 6 l l邊緣檢測相關概述 6 1 2*圖像處理問題 及方法 6 2國內外研究現狀 6 3 Canny邊緣檢測算法簡介 6 4並行性分析及GPU實現 6 4.1並行性分析 6 4 2基於NVIDIA Tegra Kl 的GPU實現與分析 6 5優化策略分析 6 5 l向量化訪存 ’ 6 5 2數據本地化 6 5 3條件分支優化 6 6 Canny邊緣檢測算法優化過程 與實驗結果分析 6 6 l灰度化算法 6 6 2濾波及計算梯度幅 值算法 6 6 3非極大值*算法 6 6 4遞歸確定邊緣算法 6 6 5 Canny及邊緣檢測算法 6 7本章小結 第7章人臉檢測算法優化 7 1引言 7 2人臉檢測算法 7 2 l GPU架構 7 2 2 Viola - Jones人臉 檢測算法 7 3人臉檢測算法的GPU實現 與優化 7 3.1並行性分析 7 3 2 NaYve實現與負載不 均衡 7 3 3 GPU優化 7 4性能評估 7 4.1實*臺 7 4 2正確性驗證 7 4 3性能分析 7 5本章小結 第8章異*臺激光雷達算 法優化 8 1引言 8 l l國外研究現狀 8 1 2國內研究現狀 8 2車載激光雷達 8 2 l激光雷達目標檢測 8 2 2激光雷達環境感知 8 2 3激光雷達的優勢 8 2 4 Velodyne三維激光 雷達 8 3激光雷達數據處理算法 8 3 l激光雷達數據獲 取及* 8 3 2激光雷達識別障礙物 8 3 3用Hough變*行路 邊檢測 8 4激光雷達數據處理算法 優化 8 4 l柵格投影優化 8 4 2數據傳輸優化 8 4 3柵格處理優化 8 4 4性能評估 8 5本章小結 第9章性能與能耗的權衡 9 1引言 9 2能效評價指標 9 3各層次能耗優化策略 9 4繫統級能耗優化技術 9 5本章小結 參考文獻
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