Visual C++数字图像模式识别典型案例详解
作者: 冯伟兴，梁洪，王臣业47.00万字36人 正在读
已完结现代当代当代文学
目录 (320章)
倒序
正文
001 第一篇 基础篇-第1章 数字图像模式识别002 .1 数字图像处理概述003 .1.1 数字图像获取004 .1.2 图像显示与存储005 .1.3 数字图像文件006 .1.4 数字图像处理007 .2 模式识别基本概念008 .2.1 模式和模式识别的概念009 .2.2 模式空间、特征空间和类别空间010 .2.3 模式识别系统的组成011 .2.4 数字图像模式识别的基本过程012 .3 Visual C++数字图像处理类(1)013 .3 Visual C++数字图像处理类(2)014 .3 Visual C++数字图像处理类(3)015 .3.1 Visual C++编程方法016 .3.2 Visual C++数字图像处理类(1)017 .3.2 Visual C++数字图像处理类(2)018 .3.2 Visual C++数字图像处理类(3)019 .3.2 Visual C++数字图像处理类(4)020 .3.2 Visual C++数字图像处理类(5)021 .3.2 Visual C++数字图像处理类(6)022 .3.2 Visual C++数字图像处理类(7)023 第一篇 基础篇-第2章 模式识别实现方法024 .1 统计模式识别025 .1.1 特征的提取与选择026 .1.2 模式分类027 .1.3 模式聚类028 .2 经典模式识别决策方法及实现(1)029 .2 经典模式识别决策方法及实现(2)030 .2 经典模式识别决策方法及实现(3)031 .2.1 人工神经网络032 .2.2 隐马尔可夫模型(1)033 .2.2 隐马尔可夫模型(2)034 .2.2 隐马尔可夫模型(3)035 .2.2 隐马尔可夫模型(4)036 .2.3 决策树(1)037 .2.3 决策树(2)038 .2.3 决策树(3)039 .2.4 模板匹配040 .2.5 支持向量机041 第二篇 案例篇042 第二篇 案例篇-第3章 一维条形码识别系统043 .1 系统介绍044 .2 核心技术原理045 .2.1 常用的条形码编码规则046 .2.2 预处理过程——二值化047 .2.3 译码过程——平均值法048 .3 系统结构与流程049 .3.1 系统总体结构050 .3.2 二值化算法流程051 .3.3 平均值法算法流程052 .4 编程实现053 .4.1 二值化算法054 .4.2 平均值法(1)055 .4.2 平均值法(2)056 .4.2 平均值法(3)057 .5 运行效果058 第二篇 案例篇-第4章 基于模糊聚类的图形识别系统059 .1 系统介绍060 .2 核心技术原理061 .2.1 图像的标识及特征提取062 .2.2 模式相似性测量063 .2.3 模糊理论基本概念(1)064 .2.3 模糊理论基本概念(2)065 .2.3 模糊理论基本概念(3)066 .2.4 模糊聚类分析067 .3 系统结构与流程068 .3.1 系统总体结构069 .3.2 图像标识及特征提取算法流程070 .3.3 计算模糊距离算法流程071 .3.4 模糊聚类算法流程072 .4 编程实现073 .4.1 图像的标识及特征提取074 .4.2 计算模糊距离075 .4.3 模糊聚类076 .5 运行效果077 第二篇 案例篇-第5章 人脸检测系统078 .1 系统介绍079 .2 核心技术原理080 .2.1 彩色图像空间081 .2.2 人脸肤色相似度计算082 .2.3 人脸识别与分割083 .3 系统结构与流程084 .3.1 系统总体结构085 .3.2 人脸肤色相似度算法流程086 .3.3 人脸识别与分割算法流程087 .4 编程实现088 .4.1 人脸肤色相似度比较089 .4.2 人脸识别与分割090 .5 运行效果091 第二篇 案例篇-第6章 人脸定位系统092 .1 系统介绍093 .2 核心技术原理094 .2.1 人脸轮廓提取095 .2.2 眼睛识别与定位096 .2.3 鼻子识别与定位097 .2.4 嘴部识别与定位098 .3 系统结构与流程099 .3.1 系统总体结构100 .3.2 人脸定位101 .3.3 人脸内轮廓提取102 .3.4 眼睛定位103 .3.5 鼻子定位104 .3.6 嘴部定位105 .4 编程实现106 .4.1 人脸位置定位107 .4.2 人脸内轮廓提取108 .4.3 眼睛定位(1)109 .4.3 眼睛定位(2)110 .4.3 眼睛定位(3)111 .4.4 鼻子定位(1)112 .4.4 鼻子定位(2)113 .4.5 嘴部定位(1)114 .4.5 嘴部定位(2)115 .4.5 嘴部定位(3)116 .5 运行效果117 第二篇 案例篇-第7章 灰度车牌定位系统118 .1 系统介绍119 .2 核心技术原理(1)120 .2 核心技术原理(2)121 .2.1 车牌图像预处理(1)122 .2.1 车牌图像预处理(2)123 .2.2 车牌定位124 .3 系统结构与流程125 .3.1 系统总体结构126 .3.2 图像灰度化算法流程127 .3.3 直方图均衡化算法流程128 .3.4 图像平滑算法流程129 .3.5 图像二值化算法流程130 .3.6 图像小颗粒去噪算法流程131 .3.7 车牌定位算法流程132 .4 编程实现(1)133 .4 编程实现(2)134 .4 编程实现(3)135 .4.1 图像预处理136 .4.2 车牌定位(1)137 .4.2 车牌定位(2)138 .5 运行效果139 第二篇 案例篇-第8章 脑部CT图像辅助诊断系统140 .1 系统介绍141 .2 核心技术原理142 .2.1 脑部CT图像特点分析143 .2.2 脑部CT图像预处理——分段线性拉伸144 .2.3 医学CT图像特征提取145 .2.4 脑部CT图像分类与辅助诊断146 .3 系统结构与流程147 .3.1 系统总体结构148 .3.2 分段线性拉伸算法流程149 .3.3 灰度共生矩阵算法流程150 .3.4 BP神经网络算法流程151 .4 编程实现152 .4.1 分段线性拉伸153 .4.2 特征提取(1)154 .4.2 特征提取(2)155 .4.2 特征提取(3)156 .4.3 分类器训练157 .5 运行效果158 .5.1 系统操作步骤159 .5.2 实验结果及分析160 第二篇 案例篇-第9章 手写体数字识别系统161 .1 系统介绍162 .2 核心技术原理163 .2.1 手写体数字图像校正164 .2.2 手写体数字网格特征165 .2.3 手写体数字识别166 .3 系统结构与流程167 .3.1 系统总体结构168 .3.2 手写体数字图像校正169 .3.3 手写体数字网格特征170 .3.4 手写体数字识别171 .4 编程实现(1)172 .4 编程实现(2)173 .4.1 手写体数字图像校正174 .4.2 手写体数字网格特征(1)175 .4.2 手写体数字网格特征(2)176 .4.3 手写体数字识别177 .5 运行效果178 第二篇 案例篇-第10章 指纹识别的预处理179 .1 系统介绍180 .2 核心技术原理181 .2.1 指纹图像场及其计算182 .2.2 指纹图像的分割183 .2.3 指纹图像的均衡184 .2.4 指纹图像的收敛185 .2.5 指纹图像的平滑186 .2.6 指纹图像的智能增强187 .2.7 指纹图像骨架的提取准备188 .2.8 指纹图像骨架的细化提取189 .3 系统结构与流程190 .3.1 系统总体结构191 .3.2 指纹图像方向场计算算法流程192 .3.3 指纹图像的分割算法流程193 .3.4 指纹图像的均衡算法流程194 .3.5 指纹图像的收敛算法流程195 .3.6 指纹图像的平滑算法流程196 .3.7 指纹图像的智能增强算法流程197 .3.8 指纹图像的骨架提取准备算法流程198 .3.9 指纹图像的骨架细化算法流程199 .4 编程实现200 .4.1 指纹图像方向场计算201 .4.2 指纹图像的分割202 .4.3 指纹图像的均衡203 .4.4 指纹图像的收敛204 .4.5 指纹图像的平滑205 .4.6 指纹图像的智能增强206 .4.7 指纹图像的智能二值化207 .4.8 指纹图像的骨架细化208 .5 运行效果209 第二篇 案例篇-第11章 指纹图像特征提取系统210 .1 系统介绍211 .2 核心技术原理212 .2.1 指纹特征定义及分类213 .2.2 指纹特征点的提取214 .2.3 指纹伪特征点及其去除方法215 .3 系统结构与流程216 .3.1 系统总体结构217 .3.2 指纹特征端点、叉点的提取算法流程218 .3.3 指纹特征奇异点提取算法流程219 .3.4 去除伪指纹特征点算法流程220 .4 编程实现221 .4.1 指纹图像端点提取222 .4.2 指纹图像叉点提取223 .4.3 指纹图像奇异点提取224 .4.4 指纹图像伪特征点去除(1)225 .4.4 指纹图像伪特征点去除(2)226 .4.4 指纹图像伪特征点去除(3)227 .4.4 指纹图像伪特征点去除(4)228 .5 运行效果229 第二篇 案例篇-第12章 指纹图像比对系统230 .1 系统介绍231 .2 核心技术原理232 .2.1 指纹图像“柔性”配准233 .2.2 指纹图像匹配234 .3 系统结构与流程235 .3.1 系统总体结构236 .3.2 指纹图像配准算法流程237 .3.3 指纹图像匹配算法流程238 .3.4 指纹图像比对算法流程239 .4 编程实现240 .4.1 指纹图像匹配241 .4.2 指纹图像全局比对(1)242 .4.2 指纹图像全局比对(2)243 .4.2 指纹图像全局比对(3)244 .4.2 指纹图像全局比对(4)245 .5 运行效果246 第三篇 拓展篇247 第三篇 拓展篇-第13章 彩色汽车牌照识别系统248 .1 系统概述249 .1.1 汽车牌照定位250 .1.2 汽车牌照字符分割251 .1.3 汽车牌照字符识别252 .2 系统结构与流程253 .3 汽车牌照定位254 .3.1 汽车牌照特征255 .3.2 汽车牌照区域识别思路256 .3.3 汽车牌照区域粗定位(1)257 .3.3 汽车牌照区域粗定位(2)258 .3.3 汽车牌照区域粗定位(3)259 .3.3 汽车牌照区域粗定位(4)260 .3.4 汽车牌照区域精定位261 .3.5 汽车牌照倾斜校正262 .3.6 汽车牌照提取263 .4 汽车牌照分割(1)264 .4 汽车牌照分割(2)265 .4 汽车牌照分割(3)266 .4.1 汽车牌照二值化267 .4.2 去除边框268 .4.3 字符分割269 .5 汽车牌照字符识别270 .5.1 字符图像预处理271 .5.2 字符模板匹配272 第三篇 拓展篇-第14章 中文印刷体文档识别系统273 .1 系统概述274 .1.1 中文印刷体文档识别研究现状275 .1.2 中文印刷体文档识别结构与流程276 .1.3 中文印刷体文档识别中的难点277 .2 中文印刷体文档图像预处理278 .2.1 中文印刷体文档图像特点279 .2.2 二值化处理280 .2.3 平滑去噪281 .2.4 倾斜校正282 .3 版面分析283 .3.1 版面结构284 .3.2 版面分析方法(1)285 .3.2 版面分析方法(2)286 .3.2 版面分析方法(3)287 .3.3 版面理解(1)288 .3.3 版面理解(2)289 .3.3 版面理解(3)290 .3.4 版面重构291 .4 印刷体汉字识别292 .4.1 文本区域预处理293 .4.2 印刷体汉字的特征提取294 .4.3 印刷体汉字的识别295 .5 公式的定位与提取296 .5.1 印刷体文档公式的特点297 .5.2 基于投影的公式定位和提取298 .5.3 基于Parzen窗的独立行公式定位和提取299 .5.4 基于字符宽度中心矩的公式定位和提取300 .5.5 基于汉字拒识的内嵌公式定位和提取301 .6 公式字符分割与识别302 .6.1 公式字符的特点303 .6.2 公式字符的分割(1)304 .6.2 公式字符的分割(2)305 .6.3 公式字符的识别(1)306 .6.3 公式字符的识别(2)307 .7 公式结构分析与表示308 .7.1 公式结构分析的难点309 .7.2 公式结构分析前的字符预处理310 .7.3 公式结构分析方法(1)311 .7.3 公式结构分析方法(2)312 .7.3 公式结构分析方法(3)313 .7.4 公式结构表示方法314 .8 图表处理315 .8.1 文档中图形图像的表示与处理316 .8.2 文档中表格的分析与识别(1)317 .8.2 文档中表格的分析与识别(2)318 .8.2 文档中表格的分析与识别(3)319 参考文献320 光盘内容
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