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本书主要内容包括语义图像分割相关理论和具体事项，在介绍语义图像分割目的和相关技术及传统分割算法的基础上，讲述了从神经网络到深度学习的发展过程，重点介绍了全卷积网络，通过采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换；从而进一步介绍了基于全卷积网络改进的Unet网络，以及两种基于全卷积网络的 SegNet网络：正常版与贝叶斯版。另外，本书还介绍了图像分割算法DeepLab v1、v2、v3和v3+以及图卷积神经网络，以及为实现性能与实时双提高的轻量实时语义分割Enet网络、残差编码器-解码器网络RED-Net、RefineNet，通过显式利用了下采样过程的所有信息，使用远程残差连接来实现高分辨率的预测。

本书围绕多源图像融合技术，基于脉冲耦合神经网络、随机漫步、引导滤波和稀疏表示理论深入研究并探索多聚焦图像融合和多模态医学图像融合的方法。本书内容来自作者研究团队10多年来的科研积累和知识沉淀，相关方法也都是作者研究团队在现有基础上的创新与改进。

如何快速精通短视频选题构思、脚本创作、运镜拍摄与成片剪辑，从而制作出火爆的短视频内容？ 本书分为13章，配套38个教学视频、72个素材与效果文件，从下面5个篇章进行讲解。 “选题构思篇”将介绍短视频定位的选题技巧、短视频主题的策划技巧，以及短视频内容的构思技巧等内容。“脚本创作篇”将介绍短视频脚本的基本内容、短视频文案的写作技巧，以及短视频标题的撰写技巧等内容。“运镜拍摄篇”将介绍拍摄短视频时用到的镜头语言、基础运镜知识，以及构图方式与打光技巧等内容。“成片剪辑篇”将介绍短视频后期的剪辑技巧、短视频封面的设计技巧，以及种草视频的制作技巧等内容。“综合案例篇”将用一个完整的古街拍剪短视频案例，介绍短视频选题、脚本创作、运镜拍摄和后期剪辑等内容。 本书结构清晰，适合四大类人群：刚进入短视频编导行业的新人；短视频、网剧的创作者或策划与编辑；抖音、快手、哔哩哔哩、小红书、视频号等短视频平台用户；各院校影视、广告等相关专业的学生。

图像拟态融合是一种新的智能仿生信息处理的理论和方法，其不企图给出适用所有图像融合的方法，也不排除已有融合算法的优势性能，更不拒绝在融合中引入其他新的理论和方法提升融合自适应程度，而是模仿拟态章鱼的多拟态特性，借助“差异决定结构、结构决定效果”的思想，根据不同图像成像特性和场景变化提取差异特征，形成对融合可变驱动，使融合模型的结构和算法根据图像间差异的变化而动态优化，达到融合效果的整体更优.《图像拟态融合理论、模型和应用》是在作者及其课题组多年来研究成果的基础上撰写而成的，是国内*本拟态仿生融合理论研究的专著.《图像拟态融合理论、模型和应用》主要内容包括理论研究、模型构建和应用探索三个方面，其中理论研究有拟态融合基本概念、拟态融合理论框架、拟态章鱼的感知与拟态机理、差异特征驱动机制、拟态变换原理等，模型构建包括拟态融合模型结构、图像间差异特征类集构建、结构化融合算法类集构建、类集间的多集值映射、融合算法的协同嵌接机理等，应用探索包括红外光强与偏振图像的拟态融合、红外与可见光视频的拟态融合等.

本书基于PyTorch深度学习框架，结合计算机视觉中的主流任务，介绍了深度学习相关算法的计算机视觉上的应用。本书主要内容分为两部分。第一部分为PyTorch框架使用的相关知识，以及计算机视觉和深度学习的入门知识。第二部分重点介绍深度学习在计算机视觉上的应用，包括：经典的深度卷积网络、深度注意力网络，以及基于自注意力的Transformer系列网络在图像分类中的应用；R-CNN系列、YOLO系列、SSD系列目标检测网络的算法思想及在目标检测中的应用；FCN、U-Net等全卷积网络在图像语义分割领域的应用；针对风格迁移任务，介绍了快速风格迁移、CycleGan等算法的实战应用；针对自编码器和扩散模型，介绍了相关算法在图像重构、去噪以及生成相关计算机视觉任务中的实战应用；最后介绍了迁移学习和域自适应的经典算法在跨域计算机视觉图像分类任务中的应用。本书适合对计算机视觉、深度学习、人工智能、PyTorch使用感兴趣的初学者及研究人员自学使用，也可作为高等院校相关专业的教材及参考书。

本书围绕主人公“兔小白”和“熊小猫”的对话展开，辅以百余张贴合内容、生动形象的手绘插画，以轻松、幽默的方式讲解GoF的23种设计模式。本书共27章，第1、2章简要介绍设计模式和设计原则，第3～26章详细介绍设计模式，第27章重点讲解从23种设计模式中提炼的10种设计手法。各章的内容结构为：首先，从现实生活中的常见案例切入，讲解设计模式的结构、功能、优势和意图，使读者形成具象的宏观认知；然后，将案例作为编码练习，使用Java语言开发，并在一次次代码重构中完善程序设计，引导读者思考程序设计中的问题和解决思路；最后，自然而然地引出设计模式的结构图和适用场景等。本书既适合具备一定面向对象语言基础且希望提升程序设计水平的开发人员，也适合想要系统学习设计模式的程序员，还可作为高等院校计算机等相关专业师生的参考资料。

本书为职业教育“校企双元、产教融合型”系列教材之一。本书主要介绍短视频的制作方法和技巧，设置了6个项目任务，具体包括了开启短视频之路、制作产品测评短视频、制作影视混剪短视频、制作剧情类短视频、制作产品广告短视频、发布与推广短视频等知识板块。本书不仅可以作为中等职业院校新闻传媒及相关专业课程的教学用书，也可作为短视频编导、短视频摄像师、视频剪辑师等多媒体从业者参考用书，还可作短视频制作业余爱好者的学习用书。

本书基于作者的已有研究成果，对众多前沿视频隐写方法进行了全面的研究和分析，并从不可感知性、嵌入容量和鲁棒性三个方面对各种隐写方法的性能进行了评估。为了更好的进行说明，本书首先把视频隐写方法分为非压缩域和压缩域两大基础类。在非压缩域中，视频隐写方法又被细分为空域和变换域。在压缩域中，视频隐写方法根据在视频压缩过程中不同的嵌入位置进行了细分，比如QDCT/QDST系数、帧内预测模式、运动矢量以及熵编码。然后，对有特殊应用价值的可逆视频隐写技术和鲁棒视频隐写技术进行了专门介绍。最后，本书就视频隐写技术提出了未来的研究方向、挑战和建议。

本书系统地介绍了图像处理与识别的基本概念、基本原理与方法、技术和应用实例。全书共分10章，内容包括绪论、图像变换、图像增强、图像编码、图像分割、图像特征分析、图像识别、目标检测、语义分割与实例分割、图像生成。 本书取材新颖，论述深入浅出、简明扼要，图例丰富，注重理论与实践相结合，可作为高等学校计算机应用、自动化、图像处理与模式识别、通信与电子系统、信号与信息处理等专业学生的教材，也可作为从事图像处理与识别技术研究人员和工程技术人员的参考书。