Visual C++/MATLAB图像处理与识别实用案例精选|四维科技胡小锋赵辉|人民邮电出版社

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Visual C++/MATLAB图像处理与识别实用案例精选

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作者：四维科技胡小锋赵辉	出版社：人民邮电出版社
译者：	丛书名：
出版日期：2004-9-1	上架日期：2005-10-8
ISBN：7115125651	页数：版次：1-1
开本：16开	装帧：附带光盘

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| 大封面 | 封底 | 前言 | 内容简介 | 序言 | 目录 | 作者简介 | 译者简介 | 作者序 | 译者序 |

【读者评论】

内容简介
本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。全书共分12章，第1章～第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；第7章～第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以帮助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。第11章～第12章，是两个综合性较强的实例，分别是Visual C++实现的基于神经网络的文字识别系统和车牌定位系统。
本书附带的光盘给出了各个章节列举的实例的源代码，同时赠送了28个常用数字图像处理算法的Visual C++代码实现。
本书讲解深入浅出，实例程序丰富，注重理论与实践相结合。本书可作为计算机应用、自动化、图像处理与模式识别、机电一体化专业的高年级本科生或研究生的参考书，也可供从事图像处理与识别的研究人员和工程技术人员阅读参考。

目录
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第1章  图像科学综述	1
1.1  引  言	1
1.1.1  图像处理与识别技术概述	1
1.1.2  图像处理与识别技术的应用领域	2
1.1.3  图像处理与识别的技术内容	3
1.2  图像处理系统的基本构成	4
1.2.1  计算机图像处理系统的分类	4
1.2.2  微机图像处理系统的基本构成	5
1.3  图像的数字化与表示	6
1.3.1  图像的数字化	7
1.3.2  图像的存储	8
1.3.3  数字图像的表示	8
1.4  数字图像处理的基本运算	9
1.4.1  数字图像处理的基本过程	9
1.4.2  基本运算形式	10
1.5  图像处理与识别及图像理解所研究的内容	12
1.5.1  图像处理技术	12
1.5.2  图像识别技术	13
1.5.3  图像理解	15
1.6  图像处理与识别及图像理解的关系	17
1.6.1  图像处理	17
1.6.2  图像理解	18
1.6.3  图像识别与图像处理及图像理解的关系	19
1.7  计算机视觉	19
1.7.1  计算机视觉研究的内容	20
1.7.2  计算机视觉发展的现状	21
1.7.3  计算机视觉面临的困难	21
第2章  MATLAB语言图像编程	23
2.1  MATLAB基本操作	23
2.1.1  操作界面的默认外形	23
2.1.2  通用操作界面	24
2.2  MATLAB编程基础	24
2.2.1  变量	24
2.2.2  数据类型	25
2.2.3  基本赋值语句	26
2.2.4  工作空间的管理	26
2.3  MATLAB运算符	27
2.3.1  算术运算符	27
2.3.2  关系运算符	28
2.3.3  逻辑运算符	29
2.4  控制语句	29
2.4.1  循环控制语句	30
2.4.2  条件转移语句	31
2.4.3  开关控制语句	31
2.5  M脚本文件和函数文件	33
2.5.1  M文本编辑器	33
2.5.2  M函数文件	34
2.5.3  文件的一般结构	34
2.6  MATLAB图像处理初步	35
2.6.1  图像处理基本操作	35
2.6.2  高级图像处理初步	37
2.7  图像格式与MATLAB图像类型	39
2.7.1  常用图像格式	39
2.7.2  MATLAB图像类型	41
2.7.3  图像类型转换	44
2.8  MATLAB图像显示	46
2.8.1  MATLAB图像的读写和显示	46
2.8.2  二进制图像的显示方法	48
2.8.3  灰度图像显示方法	49
2.8.4  索引图像的显示	50
2.8.5  RGB图像的显示方法	50
2.8.6  多幅图像显示	50
第3章  图像的增强	52
3.1  图像变换增强	52
3.1.1  概述	52
3.1.2  傅立叶变换	52
3.1.3  离散余弦变换	56
3.2  灰度变换增强	58
3.2.1  线性灰度变换	58
3.2.2  分段线性变换	59
3.2.3  非线性灰度变换	60
3.3  直方图变换增强	62
3.3.1  灰度直方图	62
3.3.2  直方图均匀化	63
3.3.3  直方图均匀化的计算步骤及实例	64
3.4  空间域滤波增强	67
3.4.1  平滑滤波器	67
3.4.2  空间域图像平滑实例	70
3.4.3  空间域图像锐化	73
3.5  频域增强	78
3.5.1  频域低通滤波	78
3.5.2  频域高通滤波	81
第4章  图像分割	84
4.1  图像分割的基本概念	84
4.1.1  图像分割定义	84
4.1.2  图像分割算法分类	85
4.2  边缘检测	85
4.2.1  边缘检测概述	85
4.2.2  边缘检测梯度算法	86
4.2.3  拉普拉斯（Laplacian）算子	89
4.2.4  LoG（Laplacian-Gauss）算子	90
4.2.5  坎尼（Canny）算子	92
4.3  灰度阈值分割	93
4.3.1  阈值分割介绍	93
4.3.2  全局阈值	95
4.3.3  动态阈值	98
4.4  区域分割	101
4.4.1  区域生长的原理和步骤	101
4.4.2  生长准则和过程	102
4.4.3  分裂合并	104
4.5  彩色分割	105
4.5.1  分割所用的彩色空间	106
4.5.2  分割策略	108
4.6  特殊方法的图像分割	111
4.6.1  基于数学形态学的分割技术	111
4.6.2  借助于统计模式识别方法的分割技术	118
第5章  特征提取	119
5.1  基本概念	119
5.1.1  问题的提出	119
5.1.2  一些基本概念	119
5.2  纹理特征提取	121
5.2.1  直方图统计特征	121
5.2.2  图像的自相关函数	124
5.2.3  灰度共生矩阵	124
5.2.4  灰度－梯度共生矩阵	131
5.2.5  基于变换的特征	133
5.3  形状和结构特征提取	135
5.3.1  区域内部的数字特征	135
5.3.2  基于边界的形状特征	139
5.4  颜色特征提取	143
第6章  图像识别	144
6.1  图像识别概述	144
6.2  统计模式的识别方法	145
6.2.1  决策理论方法	145
6.2.2  统计分类法	150
6.3  结构语句的识别方法	153
6.3.1  概述	153
6.3.2  结构模式识别系统	156
6.3.3  图像基元的选择与抽取	157
6.3.4  图像描述语言、图像描述文法	158
6.4  模糊集识别法	162
6.4.1  概述	162
6.4.2  模糊集理论基础	163
6.4.3  模糊关系	165
6.4.4  最大隶属原则识别方法	167
6.4.5  择近原则识别方法	167
6.4.6  模糊聚类识别方法	168
6.5  神经网络识别法	173
6.5.1  人工神经网络概述	173
6.5.2  与传统分类器的对比	173
6.5.3  神经元模型	175
6.5.4  BP神经网络分类器	176
第7章  医学图像处理	180
7.1  细胞边缘的精确检测	180
7.1.1  概述	180
7.1.2  细胞边缘的精确检测	181
7.1.3  算法总结	187
7.2  癌细胞识别系统	187
7.2.1  概述	187
7.2.2  系统概况	188
7.2.3  阈值分割	189
7.2.4  癌细胞识别	189
第8章  文字图像识别	196
8.1  文字图像识别简介	196
8.1.1  文字识别系统的原理及组成	196
8.1.2  文字识别的方法	197
8.2  图书馆中图书索书号的自动识别	197
8.2.1  索书号自动识别系统概述	198
8.2.2  索书号文字图像分割	198
8.2.3  文字图像二值化	206
8.2.4  单个字符的切分	206
8.2.5  文字识别	215
8.3  汽车牌照的自动识别	226
8.3.1  车辆管理系统组成	226
8.3.2  汽车牌照自动识别	227
8.4  商标的自动翻译	230
8.4.1  商标自动翻译系统的组成	230
8.4.2  商标文字图像的分割	230
第9章  AGV视觉导引车路径识别	234
9.1  AGV及其视觉导引技术简介	234
9.1.1  AGV概述	234
9.1.2  AGV的发展及其应用	234
9.1.3  AGV导引技术简介	235
9.1.4  视觉导引技术	236
9.2  路径摄像系统	237
9.2.1  AGV视觉导引的硬件体系结构	237
9.2.2  CCD摄像系统设计	237
9.3  路径图像识别	240
9.3.1  路径图像的特征	240
9.3.2  灰度图像的路径识别	241
9.3.3  彩色图像的路径识别	243
9.3.4  路径定位与方向偏差测量	249
第10章  图像技术在自动检测中的应用	254
10.1  机械零件尺寸的自动检测	254
10.2  机械振动幅值特征的图像测量	256
10.2.1  CCD线性时间积分成像原理	256
10.2.2  测量系统的组成	256
10.2.3  被测点时间平均成像与振幅特征之间的关系	257
10.3  钢球表面缺陷的自动检测与识别	258
10.3.1  系统的组成	258
10.3.2  图像预处理	259
10.3.3  缺陷特征提取	261
10.3.4  缺陷识别	262
第11章  基于神经网络的文字识别系统	264
11.1  系统简介	264
11.2  系统的基本技术要求	264
11.3  系统中的关键技术	264
11.4  系统的软硬件平台	264
11.4.1  系统的硬件平台	264
11.4.2  系统的软件平台	265
11.5  系统实现	265
11.5.1  系统流程图	265
11.5.2  程序实现	265
11.5.3  程序总体编程框架	379
11.5.4  程序使用说明、测试及注意事项	381
11.6  本章小结	384
第12章  车牌定位系统	385
12.1  系统简介	385
12.2  系统基本技术要求	385
12.3  系统中用到的关键技术	385
12.4  系统软硬件平台	385
12.4.1  系统的硬件平台	385
12.4.2  系统的软件平台	386
12.5  系统实现	386
12.5.1  系统流程图	386
12.5.2  程序实现	387
12.5.3  程序效果测试	413
12.6  本章小结	420

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