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《圖像處理與識別》

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《圖像處理與識別》一書系統地介紹了圖像處理與識別的基本概念、基本原理與方法、技術和應用實例。

1 《圖像處理與識別》 -內容簡介

《圖像處理與識別》一書系統地介紹了圖像處理與識別的基本概念、基本原理與方法、技術和應用實例。全書共分9章,內容包括圖像數字化、圖像變換、圖像增強、圖像編碼、圖像分割、圖像特徵提取、圖像識別以及圖像處理與識別技術在智能機器人視覺、智能交通視頻監控、文字識別等方面的應用實例。本書取材新穎,論述深入淺出,簡明扼要,圖例豐富,注重理論與實踐相結合,可作為高等學校計算機應用、自動化、圖像處理與模式識別、通信與電子系統、信號與信息處理等專業學生的教材和參考書,也可供從事圖像處理與識別技術研究人員和工程技術人員參考。

2 《圖像處理與識別》 -目錄

  第1章緒論
11引言1
12圖像處理與識別相關術語2
13圖像處理與識別的發展歷史6
14圖像處理與識別應用領域7
習題10
第2章圖像數字化
21確定型圖像場取樣11
22圖像量化13
221最佳均勻量化13
222非均勻量化15
23矢量量化17
231矢量量化原理17
232碼書設計18
233碼書搜索19
習題20
第3章圖像變換
31傅里葉變換21
311連續傅里葉變換21
312離散傅里葉變換23
313快速傅里葉變換27
· · · · · · 第1章緒論
11引言1
12圖像處理與識別相關術語2
13圖像處理與識別的發展歷史6
14圖像處理與識別應用領域7
習題10
第2章圖像數字化
21確定型圖像場取樣11
22圖像量化13
221最佳均勻量化13
222非均勻量化15
23矢量量化17
231矢量量化原理17
232碼書設計18
233碼書搜索19
習題20
第3章圖像變換
31傅里葉變換21
311連續傅里葉變換21
312離散傅里葉變換23
313快速傅里葉變換27
32離散餘弦變換(DCT)29
33正弦變換32
34沃爾什哈達瑪變換33
35KL變換36
351KL變換的定義36
352KL變換的基本性質37
習題38
第4章圖像增強
41灰度級修正39
411直方圖39
412灰度變換40
413直方圖修正43
42圖像平滑46
421鄰域平均法46
422中值濾波47
423空域低通濾波51
43圖像銳化52
431微分運算元方法52
432Sobel運算元54
433拉普拉斯運算元55
434空域高通濾波57
44圖像濾波58
441低通濾波59
442高通濾波61
443同態濾波62
45偽彩色增強63
46幾何變換66
461幾何變換過程66
462灰度級插值67
習題69
第5章圖像編碼
51概述70
511圖像數據的冗餘70
512圖像壓縮的性能評價71
52統計編碼72
521編碼效率與冗餘度73
522霍夫曼編碼75
523香農費諾編碼76
524算術編碼78
53預測編碼80
531預測編碼的基本原理80
532差值脈衝編碼調製81
533最優線性預測82
54變換編碼83
541變換編碼系統結構84
542正交變換編碼84
55輪廓編碼88
551輪廓編碼演算法88
552輪廓演算法的應用實例90
56國際標準組織簡介92
習題96
第6章圖像分割
61圖像分割的一般模型97
62閾值分割98
63基於變換直方圖選取閾值101
64Hough變換103
65串列區域分割105
651區域生長105
652分裂合併法107
66基於形態學的圖像分割108
661膨脹和腐蝕109
662開啟和閉合111
663數學形態學在圖像處理中的應用112
習題 114
第7章圖像特徵分析
71拓撲特性115
711鄰接與連通115
712距離116
72輪廓的表達116
721輪廓的鏈碼錶達116
722輪廓的近似表達118
73區域的骨架表達119
74邊界的描述120
741簡單描述120
742邊界的特徵描述121
75區域的描述124
751簡單描述124
752形狀描述125
習題127
第8章圖像識別
81圖像識別概述129
82判別函數和判別規則130
821線性判別函數130
822最小距離判別函數132
823最近鄰域判別函數133
824非線性判別函數134
83特徵的提取和選擇134
84統計模式識別方法135
841基本概念135
842貝葉斯(Bayes)分類器135
85模糊識別方法138
851模糊集合論139
852模糊圖像識別的實現140
86人工神經網路識別142
861人工神經網路模型142
862圖像神經網路分類的實現146
習題147
第9章圖像識別系統
91自動人臉識別系統148
911簡介148
912自動人臉識別的步驟149
913主要的人臉識別方法150
92車牌識別系統151
921系統簡介151
922車牌圖像預處理技術152
923車牌定位技術153
924車牌字元切分技術154
925車牌字元識別技術155
93文字識別系統156
931概述156
932文字識別系統的構成156
933文字識別系統的性能指標159
934離線文字識別159 
 

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