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内容简介
本书对机器视觉进行了全面且通俗易懂的讲解，是一本从实用角度出发介绍机器视觉理论与应用的教材。本书从介绍教学原理开始，然后讨论图像处理中的关键问题，如图像的描述与品质、边缘检测、特征提取、分割、纹理与形状等。讨论的内容还包括图像匹配、统计模式识别、句法模式识别、聚类、传播、自适应轮廓、参数变换以及一至性标号。本书还介绍机器视觉的一些重要应用，其中包括目标的自动检测等。
本书所附光盘包括书中使用的软件与数据。本书可作为电机工程、计算机科学与数学等专业研究生的教材，也可供技术人员参考。
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目录
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编辑荐语
[您可以向编辑推荐本书的亮点，采纳后奖励５－１０元优惠卷]（一个工作日内处理您的建议）
本书对机器视觉进行了全面且通俗易懂的讲解。提供了所有必需的理论工具，并且说明如何应用到实际的图像处理与机器视觉系统中。每章包含了许多编程作业，使读者能深入了解开发实用的图像处理算法的内幕。
本书从回顾数学原理开始，然后讨论图像处理中的关键问题，还讨论了机器视觉的一些重要应用，其中包括目标的自动检测。本书强调了两个命题：一致性 (解决机器视觉问题的一个主要理论架构) 与优化 (用来实现这些方法的数学工具) 。
本书所附光盘包括书中使用的软件、数据及图像。
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