Visual C++数字图像模式识别技术详解（第2版）

图书标准信息

• 作者 冯伟兴、贺波、王臣业 著
• 出版社 机械工业出版社
• 出版时间 2013-02
• 版次 2
• ISBN 9787111407638
• 定价 59.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 352页

【内容简介】

　　《VisualC++数字图像模式识别技术详解（第2版）》以“条例清晰、系统全面、由浅入深、实例引导、贴近实用”为宗旨，基于数字图像模式识别技术的基本流程，结合实例详细讲解相关基本概念、理论以及几种典型实践和应用，内容翔实，实践性强，重点强调怎样通过开发新代码来增强这些软件工具。另外，《VisualC++数字图像模式识别技术详解（第2版）》还配有完整的实例代码光盘，便于学习。
　　《VisualC++数字图像模式识别技术详解（第2版）》可作为普通高等院校自动化、计算机等专业有关数字图像模式识别技术方面的教材，也可作为相关专业工程技术人员的学习参考用书。

【目录】

前言
第1章绪论
1.1数字图像处理概述
1.1.1数字图像获取
1.1.2图像显示与存储
1.1.3数字图像文件
1.1.4数字图像处理
1.2模式识别基本概念
1.2.1模式和模式识别的概念
1.2.2模式空间、特征空间和类别空间
1.2.3模式识别系统的组成
1.2.4数字图像模式识别
1.3实践知识拓展

第2章VisualC++数字图像处理基础
2.1VisualC++编程方法
2.1.1面向对象编程
2.1.2MFC类
2.1.3程序框架
2.1.4集成开发环境
2.1.5生成多文档应用程序
2.2VisualC++数字图像处理
2.2.1BMP图像文件
2.2.2位图文件读取
2.2.3图像增强
2.2.4图像形态学处理
2.2.5图像分割
2.3实践知识拓展

第3章图像特征
3.1统计特征
3.2幅值特征
3.3几何特征
3.3.1位置与方向
3.3.2周长
3.3.3面积
3.3.4长轴与短轴
3.3.5距离
3.4形状特征
3.4.1多边形描述
3.4.2曲线描述
3.4.3标记
3.4.4矩形度
3.4.5圆形度
3.4.6不变矩
3.4.7偏心率
3.5纹理特征
3.5.1纹理
3.5.2纹理分析
3.6实践知识拓展

第4章统计模式识别
4.1统计模式识别主要研究内容
4.2特征的提取与选择
4.2.1特征评判标准——类别可分性判据
4.2.2特征选择及分支界定法
4.2.3特征提取及主分量分析
4.3模式分类
4.3.1最小错误率的贝叶斯决策
4.3.2感知器分类器
4.3.3近邻分类器
4.4模式聚类
4.4.1模式相似性测度和聚类准则
4.4.2层次聚类法
4.4.3c-均值算法
4.5实践知识拓展

第5章模式识别决策方法及实现
5.1人工神经网络
5.1.1神经网络基本原理
5.1.2误差反向传播算法
5.1.3BP网络的设计
5.1.4BP算法的C语言实现
5.2隐马尔可夫模型
5.2.1隐马尔可夫概念
5.2.2隐马尔可夫模型基本算法
5.2.3隐马尔可夫模型的C语言实现
5.3决策树
5.3.1决策树的基本概念
5.3.2决策树的设计
5.3.3决策树的C语言实现
5.4模板匹配
5.4.1模板匹配概念
5.4.2Hausdorff距离
5.4.3基于改进的Hausdorff距离的模板匹配算法
5.4.4模板匹配的C语言实现
5.5支持向量机
5.5.1支持向量机理论
5.5.2支持向量机模型的建立
5.5.3支持向量机模型的特点
5.5.4支持向量机在VisualC++环境中的实现
5.6实践知识拓展

第6章人脸检测与特征点定位
6.1人脸检测方法
6.1.1基于肤色的检测方法
6.1.2其他人脸检测方法
6.2人脸检测实例
6.2.1系统设计
6.2.2肤色相似度计算
6.2.3人脸轮廓提取
6.2.4人脸定位
6.2.5脸内轮廓提取
6.2.6眼睛定位
6.2.7鼻子定位
6.2.8嘴部定位
6.3实践知识拓展

第7章汽车牌照识别
7.1系统概述
7.2车牌定位
7.2.1车牌颜色识别
7.2.2车牌形状识别
7.2.3车牌纹理识别
7.2.4车牌倾斜校正
7.2.5车牌提取
7.3车牌字符分割
7.3.1车牌二值化
7.3.2去除边框
7.3.3字符分割
7.4车牌字符识别
7.4.1字符归一化
7.4.2字符细化
7.4.3除噪
7.4.4字符模板匹配
7.5实践知识拓展

第8章脑部医学影像诊断
8.1医学影像自动诊断
8.2脑部医学影像的特征提取
8.2.1灰度共生矩阵
8.2.2脑CT图像纹理特征提取实例
8.3脑部医学影像分类器设计
8.3.1脑部医学影像分类器设计
8.3.2脑CT图像分类器训练实例
8.3.3分类器评估
8.4实践知识拓展

第9章印刷体汉字识别
9.1印刷体汉字的特征提取
9.1.1汉字特征的分类
9.1.2常用的汉字特征
9.2印刷体汉字的分类器设计
9.2.1统计模式识别
9.2.2结构模式识别
9.2.3统计模式识别与结构模式识别的结合
9.2.4人工神经网络
9.3印刷体汉字识别实例
9.3.1系统设计
9.3.2图像预处理
9.3.3文本区域处理
9.3.4多特征提取
9.3.5多分类器集成
9.4实践知识拓展

第10章手写体数字识别
10.1系统概述
10.2手写体数字图像的预处理
10.2.1图像的二值化
10.2.2图像反色
10.3手写体数字的特征提取
10.4手写体数字的识别
10.5实践知识拓展

第11章一维条形码识别
11.1一维条形码
11.2一维条形码图像的预处理
11.3一维条形码图像的特征提取和识别
11.3.1条码的组成
11.3.2EAN-13码的构造
11.3.3一维条形码特征提取和识别实例
11.4实践知识拓展

第12章运动图像分析
12.1运动图像分析
12.1.1运动的分类
12.1.2图像分析内容
12.2运动目标检测与跟踪实例
12.2.1系统设计
12.2.2运动目标检测
12.2.3运动目标跟踪
12.3实践知识拓展
附录　图像处理子函数代码
参考文献