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Visual C++数字图像模式识别技术详解

Visual C++数字图像模式识别技术详解

作者: 冯伟兴,唐墨,贺波

29.43万18人 正在读

已完结现代当代当代文学
目录 (204章)
倒序
正文
001 .2 Visual C++数字图像处理002 .2.1 BMP图像文件003 .2.2 位图文件读取(1)004 .2.2 位图文件读取(2)005 .2.2 位图文件读取(3)006 .2.3 图像增强(1)007 .2.3 图像增强(2)008 .2.3 图像增强(3)009 .2.4 图像形态学处理010 .2.5 图像分割011 .3 实践拓展012 图像特征013 .1 统计特征014 .2 幅值特征015 .3 几何特征016 .3.1 位置与方向017 .3.2 周长018 .3.3 面积019 .3.4 长轴与短轴020 .3.5 距离021 .4 形状特征022 .4.1 多边形描述023 .4.2 曲线描述024 .4.3 标记025 .4.4 矩形度026 .4.5 圆形度027 .4.6 不变矩028 .4.7 偏心率029 .5 纹理特征030 .5.1 纹理031 .5.2 纹理分析032 .6 实践拓展033 统计模式识别034 .1 统计模式识别的研究内容035 .2 特征的提取与选择036 .2.1 特征评判标准——类别可分性判据037 .2.2 特征选择及分支界定法038 .2.3 特征提取及主分量分析039 .3 模式分类040 .3.1 最小错误率的贝叶斯决策041 .3.2 感知器分类器042 .3.3 近邻分类器043 .4 模式聚类044 .4.1 模式相似性测度和聚类准则045 .4.2 层次聚类法046 .4.3 c-均值算法047 .5 实践拓展048 模式识别决策方法及实现049 .1 人工神经网络050 .1.1 神经网络基本原理051 .1.2 误差反向传播算法052 .1.3 BP网络的设计053 .1.4 BP算法的C语言实现054 .2 隐马尔可夫模型055 .2.1 隐马尔可夫概念056 .2.2 隐马尔可夫模型基本算法057 .2.3 隐马尔可夫模型的C语言实现(1)058 .2.3 隐马尔可夫模型的C语言实现(2)059 .2.3 隐马尔可夫模型的C语言实现(3)060 .3 决策树061 .3.1 决策树的基本概念062 .3.2 决策树的设计063 .3.3 决策树的C语言实现064 .4 模板匹配065 .4.1 模板匹配概念066 .4.2 Hausdorff距离067 .4.3 基于改进的Hausdorff距离的模板匹配算法068 .4.4 模板匹配的C语言实现069 .5 实践拓展070 人脸检测与特征点定位071 .1 人脸检测方法072 .1.1 基于肤色的检测方法073 .1.2 其他人脸检测方法074 .2 人脸检测实例075 .2.1 系统设计076 .2.2 肤色相似度计算077 .2.3 人脸轮廓提取078 .2.4 人脸定位079 .2.5 脸内轮廓提取080 .2.6 眼睛定位(1)081 .2.6 眼睛定位(2)082 .2.6 眼睛定位(3)083 .2.7 鼻子定位084 .2.8 嘴部定位085 .3 实践拓展086 汽车牌照识别087 .1 系统概述088 .2 车牌定位(1)089 .2 车牌定位(2)090 .2.1 车牌颜色识别091 .2.2 车牌形状识别092 .2.3 车牌纹理识别093 .2.4 车牌倾斜校正094 .2.5 车牌定位及提取095 .3 车牌字符分割(1)096 .3 车牌字符分割(2)097 .3 车牌字符分割(3)098 .3.1 车牌二值化099 .3.2 去除边框100 .3.3 字符分割101 .4 车牌字符识别102 .4.1 字符归一化103 .4.2 字符细化104 .4.3 除噪105 .4.4 字符模板匹配106 .5 实践拓展107 脑部医学影像诊断108 .1 医学影像自动诊断109 .2 脑部医学影像的特征提取110 .2.1 灰度共生矩阵111 .2.2 脑CT图像纹理特征提取实例(1)112 .2.2 脑CT图像纹理特征提取实例(2)113 .2.2 脑CT图像纹理特征提取实例(3)114 .3 脑部医学影像分类器设计115 .3.1 神经网络分类器的训练116 .3.2 脑CT图像分类器训练实例117 .3.3 分类器评估118 .4 实践拓展119 印刷体汉字识别120 .1 印刷体汉字的特征提取121 .1.1 汉字特征的分类122 .1.2 常用的汉字特征123 .2 印刷体汉字的分类器设计124 .2.1 统计模式识别125 .2.2 结构模式识别126 .2.3 统计模式识别与结构模式识别的结合127 .2.4 人工神经网络128 .3 印刷体汉字识别实例129 .3.1 系统设计130 .3.2 图像预处理131 .3.3 文本区域处理(1)132 .3.3 文本区域处理(2)133 .3.3 文本区域处理(3)134 .3.4 多特征提取135 .3.5 多分类器集成(1)136 .3.5 多分类器集成(2)137 .3.5 多分类器集成(3)138 .3.5 多分类器集成(4)139 .3.5 多分类器集成(5)140 .4 实践拓展141 手写体数字识别142 .1 系统概述143 .2 手写体数字图像的预处理144 .2.1 图像的二值化145 .2.2 图像反色146 .3 手写体数字的特征提取(1)147 .3 手写体数字的特征提取(2)148 .3 手写体数字的特征提取(3)149 .4 手写体数字的识别150 .5 实践拓展151 运动图像分析152 .1 运动图像分析概述153 .1.1 运动的分类154 .1.2 运动图像分析内容155 .2 运动目标检测与跟踪实例(1)156 .2 运动目标检测与跟踪实例(2)157 .2.1 系统设计158 .2.2 运动目标检测(1)159 .2.2 运动目标检测(2)160 .2.3 运动目标跟踪(1)161 .2.3 运动目标跟踪(2)162 .2.3 运动目标跟踪(3)163 .3 实践拓展164 附录A 图像处理子函数代码——灰度变换165 A.2 反转166 A.3 分段线性拉伸167 A.4 灰值化168 附录B 图像处理子函数代码——几何变换169 B.2 任意角度旋转170 B.3 旋转180°171 B.4 顺时针旋转90°172 B.5 逆时针旋转90°173 B.6 水平镜像174 B.7 垂直镜像175 B.8 缩放176 附录C 图像处理子函数代码——空域增强177 C.2 椒盐噪声178 C.3 邻域平均179 C.4 中值平均180 C.5 梯度锐化181 C.6 拉普拉斯锐化182 附录D 图像处理子函数代码——频域增强183 D.2 快速傅里叶反变换184 D.3 理想低通滤波185 D.4 理想高通滤波186 D.5 巴特沃斯低通滤波187 D.6 巴特沃斯高通滤波188 D.7 哈尔小波变换189 D.8 哈尔小波反变换190 附录E 图像处理子函数代码——形态学191 E.2 膨胀192 E.3 开运算193 E.4 闭运算194 E.5 击中击不中细化195 附录F 图像处理子函数代码——图像分割196 F.2 自适应阈值分割197 F.3 Roberts算子198 F.4 Sobel算子199 F.5 Prewitt算子200 F.6 Laplacian算子201 F.7 边界跟踪202 F.8 区域生长203 参考文献204 光盘内容
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