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本书以地理信息系统、近景摄影测量学及计算机视觉等领域的先进成果为理论依据，总结研究小组近年来的研究成果，以研究发展全景影像深度恢复的关键技术为目标，提出了立体全景三维建模方法、全景影像核线方程推导及其应用、全景稀疏深度点阵匹配方法，以及局部地区全景三维模型综合多类信息浏览与分析表达集成方法等科学问题展开相关深入的研究，

"《信号与系统同步辅导与习题详解手写笔记》以郑君里版教材章节顺序为基准，打通国内三本主流教材（郑君里版、吴大正版、奥本海姆版）的课后习题，重新编排顺序，同时适配期末考试和研究生入学考试的复习！本书包括教材重难点梳理（划重点）、重点题型解法归纳（斩题型）、教材课后习题解答（解习题）三个模块。 本书具有两大特色： 特色

本书首先系统介绍了通信原理的基础知识，然后通过开源编程语言Python进行了全面完整的仿真分析。书中提供了大量极具参考价值的仿真实例，不仅通过可视化的仿真图形帮助读者深入理解理论知识，还允许修改源码，自己方便进行个性化开发。从而加快科研进度。全书共分11章。第1章主要介绍了Python的基本使用及相关库；第2章介绍了信

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"《计算机视觉之PyTorch数字图像处理》以数字图像处理为主题，在详细介绍数字图像处理主流算法的基础上，配合丰富的实战案例，用PyTorch深度学习框架对相关算法进行应用实践。本书一方面从张量的维度对经典数字图像处理算法进行详细的介绍，另一方面从深度学习的维度对图像分类、图像分割和图像检测进行细致的讲解，从而帮助读者

本书介绍了深度学习在图像目标检测与识别领域的应用，主要包括基于UNet的图像去雾算法、基于特征融合GAN的图像增强算法、基于ESRGAN的图像超分辨率重建算法、基于嵌套UNet的图像分割算法、基于对抗迁移学习的水下大坝裂缝图像分割算法、基于改进Faster-RCNN的海洋生物检测算法、基于YOLOv4的目标检测算法、基

本书共分为9章，主要内容包括数字图像与机器视觉概述、数字图像工具与软件实现、图像与视觉基础知识、机器视觉系统硬件、图像变换与图像运算、图像增强与复原、图像分割、图像识别与神经网络及数字图像与机器视觉应用实例等内容。本书中部分示例来源于实际工业、农业数字图像及机器视觉应用领域，其技术手段先进、适用范围广。本书既可作为高等

"本书系统地介绍了数字信号处理的基础理论、相应的算法及这些算法的软件与硬件实现。全书共9章，内容包括离散时间信号的时域分析、离散时间系统的时域分析、Z变换、离散时间信号的频域分析、离散时间系统的频域分析、快速傅里叶变换、滤波器设计（IIR、FIR及特殊形式的滤波器）、信号的正交变换（定义与性质、K-L变换、DCT及其在