影像處理方法的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

PyTorch深度學習：電腦視覺流行專案親自動手

為了解決影像處理方法的問題，作者郭卡,戴亮 這樣論述：

從實踐中理解深度學習，從專案中掌握電腦視覺知識 零數學公式，PyTorch入門的最佳選擇！ 　　本書分為基礎講解和專案實例兩個部分，以程式撰寫為主，理論解析為輔。 　　在基礎講解部分，本書透過程式設計實驗對深度學習理論進行展示，讓讀者能夠擺脫複雜難懂的數學公式，在程式設計的過程中直觀了解深度學習領域晦澀的原理。介紹scikit-learn和PyTorch兩個函數庫的組成模組，以及每個模組能解決的問題。 　　在專案實例部分，為了幫助初學者快速了解深度學習中的一些細分領域（如物件辨識、圖型分割、生成對抗網路等）的技術發展現狀，本書對相應領域的經典演算法進行了介紹，並根據經典演算法的想法，

針對性地設計了適合初學者學習的實例專案。這些專案去除了演算法中的繁瑣細節，僅保留最基礎的邏輯，力求讓讀者在撰寫程式之前，更進一步地了解任務想法。我們為讀者挑選了很多在業界有實際應用場景的深度學習專案，重點介紹它們的想法以及程式實現。 　　【本書特點】 　　．最紮實的Sklearn根基 　　．最好用的PyTorch+Anaconda+Jupyter實作 　　．最簡單的實例完勝卷積神經網路 　　．物件辨識、圖型分割、以圖搜圖 　　．GAN生成對抗網路產生高清圖片 　　．ONNX模型全平台部署 　　【適合讀者群】 　　．深度學習相關的科學研究工作者 　　．電腦視覺從業者 　　．想要了解深度學習技

術的程式設計師 　　．對深度學習感興趣的入門讀者  

影像處理方法進入發燒排行的影片

運用邊坡影像辨識預警系統強化鐵路行車安全

為了解決影像處理方法的問題，作者郭聖宗 這樣論述：

近年來重大鐵路事故引起社會重視鐵路行車安全，為在台鐵脆弱路段規劃設置自動化監視預警系統，改善現行鐵路運輸安全。本研究以實際實驗方式，建置雨量模擬測試系統，設定不同辨識物體、不同時間、距離及降雨強度進行影像能見度試驗，建構系統影像自動判斷告警系統在各種雨量值下之信賴性。以現有監視攝影設備，運用結構相似性指標優化演算法，提升影像自動辨識系統效能，進行有效辨識，達到自動預警的可靠度需求目標，作為台鐵設置自動化監視預警系統之設計基礎。

遙感圖像亞像元定位研究

為了解決影像處理方法的問題，作者王鵬 這樣論述：

全書共7章。 第1～2章對遙感圖像亞像元定位方法研究的背景和意義、遙感圖像亞像元定位方法的研究現狀，以及遙感圖像亞像元定位方法的基本原理進行了簡單介紹，便於不同需求的讀者參閱。   第3～7章以筆者近年來的研究成果為主，從基於單幅遙感圖像的亞像元定位、基於多位移圖像的遙感圖像亞像元定位、基於融合技術的遙感圖像亞像元定位、基於重建後分類的遙感圖像亞像元定位、遙感圖像亞像元定位方法的應用5個方面進行了系統整理和詳盡闡釋，旨在為讀者提供一個較完整的遙感圖像亞像元定位方法的框架和較新穎的研究方法。 王鵬，博士，長期從事遙感影像處理方法的相關研究，主要涉及遙感像超解析度重構、遙感圖

像分類以及遙感圖像亞像元定位等課題，申請人已發表與本選題相關SCI、EI論文20餘篇，其中第一作者發表SCI論文12篇，為本選題的研究積累了豐富的理論知識和應用經驗。申請人目前主持國家自然科學青年基金專案"並行路徑支援下的遙感圖像超解析度製圖研究”(61801211)作為研究骨幹參與了國家自然科學基金面上專案"高光譜圖像混合像元處理技術研究”(61275010)、"高光譜圖像多端元處理技術研究”(61675051)。博士期間獲得國際博士研究生獎學金，校獎學金多次。 第1章 緒論 1 1．1　引言 1 1．2　遙感圖像亞像元定位方法研究的背景和意義 1 1．2．1　遙感圖像亞

像元定位方法的研究背景 1 1．2．2　遙感圖像亞像元定位方法的研究意義 5 1．3　遙感圖像亞像元定位方法的研究現狀 7 1．3．1　先初始化後優化遙感圖像亞像元定位 8 1．3．2　軟硬屬性轉換遙感圖像亞像元定位 9 1．3．3　其他類型的遙感圖像亞像元定位 10 1．3．4　超解析度技術的研究現狀 12 1．4　遙感圖像亞像元定位方法存在的問題 13 1．5　主要研究內容與章節安排 14 參考文獻 16 第2章 遙感圖像亞像元定位方法的基本原理 27 2．1　引言 27 2．2　光譜解混方法 27 2．3　遙感圖像亞像元定位方法的理論基礎 29 2．4　遙感圖像亞像元定位方法的流程 2

9 2．4．1　亞像元銳化方法 30 2．4．2　類別分配方法 32 2．5　遙感圖像亞像元定位精度的評價方法 34 2．6　本章小結 38 參考文獻 38 第3章 基於單幅遙感圖像的亞像元定位 40 3．1　引言 40 3．2　基於混合插值的遙感圖像亞像元定位 41 3．2．1　插值問題 41 3．2．2　現有的基於插值的遙感圖像亞像元定位方法 42 3．2．3　提出的方法 43 3．2．4　實驗內容與結果分析 45 3．3　基於更多監督資訊Hopfield神經網路的亞像元定位 52 3．3．1　傳統的基於Hopfield神經網路的亞像元定位方法 53 3．3．2　提出的方法 54 3．3

．3　實驗內容與結果分析 55 3．4　基於擴展隨機行走的遙感圖像亞像元定位 59 3．4．1　多尺度分割方法 60 3．4．2　擴展隨機行走方法 60 3．4．3　基於物件單元的類別分配方法 62 3．4．4　實驗內容與結果分析 63 3．5　本章小結 67 參考文獻 68 第4章 基於多位移圖像的遙感圖像亞像元定位 70 4．1　引言 70 4．2　多位移圖像的理論基礎 71 4．2．1　多位移圖像問題 71 4．2．2　現有的基於多位移圖像的遙感圖像亞像元定位方法 72 4．3　基於具有空―譜資訊的多位移圖像亞像元定位 74 4．3．1　提出的方法 74 4．3．2　實驗內容與結果分析

75 4．4　基於空間引力模型多尺度資訊的多位移圖像亞像元定位 85 4．4．1　亞像元-像元空間引力模型 85 4．4．2　亞像元-亞像元空間引力模型 87 4．4．3　提出的方法 88 4．4．4　實驗內容與結果分析 89 4．5　利用雙網路產生具有多尺度空―譜資訊的多位移圖像亞像元定位 101 4．5．1　多尺度網路和空―譜網路 101 4．5．2　提出的方法 105 4．5．3　實驗內容與結果分析 106 4．6　本章小結 117 參考文獻 118 第5章 基於融合技術的遙感圖像亞像元定位 120 5．1　引言 120 5．2　基於全色銳化技術的軟硬屬性轉換遙感圖像亞像元定位 12

1 5．2．1　全色銳化技術 121 5．2．2　提出的方法 123 5．2．3　實驗內容與結果分析 124 5．3　基於並行處理路徑的高光譜圖像遙感圖像亞像元定位 133 5．3．1　融合路徑 133 5．3．2　深度學習路徑 135 5．3．3　提出的方法 137 5．3．4　實驗內容與結果分析 138 5．4　本章小結 150 參考文獻 150 第6章 基於重建後分類的遙感圖像亞像元定位 153 6．1　引言 153 6．2　理論基礎 154 6．2．1　超解析度方法 154 6．2．2　全監督資訊分類方法 155 6．3　基於MAP超解析度重建後分類的遙感圖像亞像元定位 160 6．

3．1　基於變換空間的MAP超解析度重建 161 6．3．2 最小二乘向量基分類方法 164 6．3．3　實驗內容與結果分析 165 6．4　基於全色銳化重建後分類的遙感圖像亞像元定位 178 6．4．1　基於全色銳化重建後分類的遙感圖像亞像元定位實現步驟 178 6．4．2　實驗內容與結果分析 180 6．5　本章小結 183 參考文獻 184 第7章 遙感圖像亞像元定位方法的應用 185 7．1　引言 185 7．2　通過提供更多的光譜資訊改進多光譜圖像的 洪水淹沒遙感圖像亞像元定位 186 7．2．1　現有的洪水淹沒亞像元定位 186 7．2．2　提出的方法 188 7．2．3　實驗內

容與結果分析 189 7．3　基於具有空―譜資訊的多光譜圖像城市建築遙感圖像亞像元定位 193 7．3．1　SMUB 193 7．3．2　實驗內容與結果分析 194 7．4　本章小結 199 參考文獻 199 附錄 本書主要縮寫說明 202

利用影像分析與人工智慧模式來進行丙烷預混火焰的溫度預測

為了解決影像處理方法的問題，作者吳若寧 這樣論述：

本研究主要是結合影像分析技術與人工智慧模型來進行火焰溫度預測。首先本研究將不同流量的空氣與燃氣混合，產生丙烷預混火焰和擴散火焰，空燃比在0~16.151之間。然後本研究對火焰進行影像拍攝、紀錄其溫度，並以影像處理技術來分析火焰影像，建立火焰影像特徵值。最後以火焰影像分析結果來訓練ANN(類神經網路)，建立一個可以預測火焰溫度的人工智慧模型。本研究在進行火焰實驗時會在黑暗的室內進行，相機與燃燒器噴嘴會以固定的距離拍攝，拍下了20個不同條件下的火焰影像，有不同形式的火焰，將這些影像用Matlab進行影像處理，計算出影像特徵值，例如火焰亮度、面積、邊界長度、高度、P/A值、RGB等等總共16個火焰

特徵，以分析在不同空燃比、不同空氣流量、不同燃氣流量下火焰之間的關聯性，並討論這些影像特徵在本研究中的適切性。最後得到7個適合用在本研究的火焰進行影像處理分析之特徵值，將實驗所得的火焰影像與溫度做成自己的數據資料並投入人工智慧模型中，進行火焰溫度預測之訓練。最後，本研究的溫度預測模型其判定係數為0.93，將新數據投入模型後，將預測值(Tp)與實際值(T)做比較，本研究中實際值與預測值之溫度差距落在±7~108℃之間，最後進行了模型的輸入參數之重要性分析，發現特徵值火焰面積在模型中佔了最高的重要性比例，依次分別為火焰圓形率、邊界長度、熵、亮度、矩形率、高度。由於模型中並未投入非常大量的數據，因此

預測出來與實際值之差異會有些差距，若之後投入更大量的火焰影像數據，溫度預測模型之結果會更加準確，但可以確定的是，本研究中挑選出來的特徵值是可以作為一個人工智慧模型，並進行溫度預測的。