数字图像处理与机器视觉——基于MATLAB实现
作者: 马本学 编著15.55万字12人 正在读
已完结现代当代当代文学
目录 (313章)
倒序
正文
001 绪论002 .1.1 什么是数字图像处理003 .1.2 与数字图像处理相关的术语004 .1.3 数字图像处理的广义与狭义概念005 绪论-1.2 数字图像处理系统组成006 .3.1 数字图像处理的主要研究内容007 .3.2 数字图像处理应用及发展趋势008 绪论-1.4 常用数字图像工具软件简介009 .4.1 MATLAB010 .4.2 Python011 .4.3 OpenCV012 .4.4 Java013 .4.5 C++014 .4.6 HALCON015 绪论-本章小结016 绪论-习题017 MATLAB数字图像处理基础018 MATLAB数字图像处理基础-2.1 MATLAB简介019 MATLAB数字图像处理基础-2.2 MATLAB软件的安装020 .3.1 MATLAB语言变量与常量021 .3.2 MATLAB数据结构022 .3.3 MATLAB基本语句结构023 .3.4 M文件的编写024 .3.5 MATLAB函数编写025 .3.6 MATLAB帮助文档026 MATLAB数字图像处理基础-2.4 MATLAB程序设计027 .4.1 循环语句结构028 .4.2 条件语句结构029 .4.3 开关语句结构030 .4.4 程序调试与优化031 .5.1 程序调试与优化032 .5.2 MATLAB图像类型及存储方式033 .5.3 MATLAB图像转换034 .5.4 读取和写入图像文件035 .5.5 图像显示036 MATLAB数字图像处理基础-本章小结037 MATLAB数字图像处理基础-习题038 数字图像处理基础知识039 数字图像处理基础知识-3.1 图像的基本概念040 数字图像处理基础知识-3.2 图像的数字化及表达041 数字图像处理基础知识-3.3 图像的获取与显示042 .3.1 图像的采样043 .3.2 采样点的选取044 .3.3 图像的量化045 .4.1 邻域046 .4.2 像素的邻接性与连通性047 .4.3 路径048 .4.4 连通集与距离049 数字图像处理基础知识-3.5 灰度直方图050 .5.1 灰度直方图的绘制051 .5.2 灰度直方图的使用052 .6.1 二值图像053 .6.2 灰度图像054 .6.3 彩色图像055 .6.4 矢量图056 .6.5 索引图像057 数字图像处理基础知识-本章小结058 数字图像处理基础知识-习题059 图像的基本运算060 图像的基本运算-4.1 概述061 图像的基本运算-4.2 点运算062 .2.1 线性点运算063 .2.2 非线性点运算064 图像的基本运算-4.3 代数运算065 .3.1 加法运算066 .3.2 减法运算067 .3.3 乘法运算068 .3.4 除法运算069 图像的基本运算-4.4 逻辑运算070 图像的基本运算-4.5 几何运算071 .5.1 图像的平移072 .5.2 图像的镜像073 .5.3 图像的旋转074 .5.4 图像的缩放075 .5.5 灰度插值076 图像的基本运算-本章小结077 图像的基本运算-习题078 图像变换079 .1.1 连续傅里叶变换定义080 .1.2 离散傅里叶变换定义081 图像变换-5.2 快速傅里叶变换082 图像变换-5.3 傅里叶变换的性质083 .3.1 线性084 .3.2 对称性质085 .3.3 尺度变换性质086 .3.4 时移性质087 .3.5 频移性质088 .3.6 平移性质089 .3.7 可分离性090 .3.8 周期性和共轭对称性091 .3.9 旋转性质092 .3.10 分配律093 .3.11 尺度变换094 .3.12 平均值095 .3.13 卷积定理096 图像变换-本章小结097 图像变换-习题098 灰度变换与滤波099 灰度变换与滤波-6.1 灰度变换100 .1.1 灰度线性变换101 .1.2 灰度分段线性变换102 .1.3 反转变换103 .1.4 对数变换104 .1.5 幂次变换105 灰度变换与滤波-6.2 直方图变换106 .2.1 直方图均衡化107 .2.2 直方图规定化108 灰度变换与滤波-6.3 图像的高、低频分量与噪声的关系109 灰度变换与滤波-6.4 空间滤波110 .4.1 均值滤波111 .4.2 中值滤波112 .4.3 高斯滤波113 灰度变换与滤波-6.5 频域滤波114 .5.1 低通滤波115 .5.2 高通滤波116 .5.3 同态滤波117 .5.4 带阻滤波118 灰度变换与滤波-本章小结119 灰度变换与滤波-习题120 图像分割-7.1 引言121 图像分割-7.2 图像分割处理122 图像分割-7.3 基于阈值的图像处理123 .3.1 全局阈值分割124 .3.2 多阈值分割125 .3.3 自适应阈值126 .3.4 最佳阈值的选择法127 .3.5 分水岭算法128 图像分割-7.4 基于梯度的图像分割129 .4.1 边界跟踪130 .4.2 梯度图像二值化131 图像分割-7.5 边缘检测与连接132 .5.1 边缘检测133 .5.2 边缘连接134 图像分割-7.6 区域分割135 .6.1 区域生长法136 .6.2 区域分裂合并法137 图像分割-7.7 数学形态学图像处理138 .7.1 腐蚀与膨胀139 .7.2 开运算与闭运算140 图像分割-7.8 图像分割综合应用141 图像分割-本章小结142 图像分割-习题143 彩色图像处理144 彩色图像处理-8.1 彩色图像基础145 .1.1 彩色的定义146 .1.2 彩色的物理认识147 .1.3 三原色148 .1.4 计算机中的颜色表示149 彩色图像处理-8.2 彩色图像的表示150 .2.1 RGB模型151 .2.2 MATLAB实现152 .2.3 HSV彩色模型153 .2.4 HSI模型154 .2.5 Lab模型155 .3.1 图像的伪彩色处理156 .3.2 全彩色图像处理基础157 .4.1 彩色图像平衡158 .4.2 彩色图像增强159 .4.3 彩色图像平滑160 .4.4 彩色图像锐化161 彩色图像处理-8.5 彩色图像分割162 .5.1 HSI彩色空间分割163 .5.2 RGB彩色空间分割164 彩色图像处理-本章小结165 彩色图像处理-习题166 图像的表示与描述167 图像的表示与描述-9.1 背景168 图像的表示与描述-9.2 颜色描述169 .2.1 灰度性质170 .2.2 一维灰度直方图的性质171 .2.3 颜色矩172 图像的表示与描述-9.3 纹理描述173 .3.1 自相关函数174 .3.2 灰度差分统计175 .3.3 灰度共生矩阵176 .3.4 频谱特征177 图像的表示与描述-9.4 边界表示178 .4.1 链码179 .4.2 曲线的链码表示180 .4.3 傅里叶描述子181 图像的表示与描述-9.5 区域特征182 .5.1 区域描述183 .5.2 图像矩184 .5.3 低阶矩185 图像的表示与描述-本章小结186 图像的表示与描述-习题187 图像识别基础188 图像识别基础-10.1 模式识别简介189 .1.1 待识别对象190 .1.2 预处理191 .1.3 特征提取192 .1.4 分类识别193 图像识别基础-10.2 模式识别方法194 .2.1 线性判别法195 .2.2 聚类法196 .2.3 模板匹配法197 .2.4 神经网络分类法198 图像识别基础-10.3 模板匹配法详解199 .4.1 车牌图像数据特征分析（民用汽车）200 .4.2 车牌号码识别系统设计201 .4.3 读入图像202 .4.4 图像预处理203 .4.5 车牌定位204 .4.6 车牌区域处理205 .4.7 字符分割206 .4.8 车牌识别207 .4.9 字符分割函数208 图像识别基础-本章小结209 图像识别基础-习题210 MATLAB GUI设计基础-11.1 引言211 MATLAB GUI设计基础-11.2 低级文件I/O操作212 .3.1 面向对象的思维方法213 .3.2 句柄图形对象的层次结构214 .4.1 MATLAB GUI设计步骤215 .4.2 GUI启动216 .4.3 对齐对象217 .4.4 菜单编辑器218 .4.5 工具栏编辑器219 .4.6 M文件编辑器220 .4.7 Tab键顺序编辑器221 .4.8 属性查看器222 .4.9 对象浏览器223 .5.1 GUI中的M文件224 .5.2 回调函数225 .5.3 GUI跨平台的兼容性设计226 .5.4 触控按钮227 .5.5 静态文本228 .5.6 切换按钮229 .5.7 滑动条230 .5.8 单选按钮231 .5.9 可编辑文本232 .5.10 复选框233 .5.11 坐标轴234 MATLAB GUI设计基础-11.6 MATLAB GUI工具实操235 MATLAB GUI设计基础-本章小结236 MATLAB GUI设计基础-习题237 神经网络与数字图像处理-12.1 引言238 神经网络与数字图像处理-12.2 人工神经网络239 .2.1 人工神经元240 .2.2 人工神经网络工作过程241 .2.3 常见人工神经网络242 .2.4 人工神经网络的特点243 .2.5 人工神经网络应用领域244 神经网络与数字图像处理-12.3 BP神经网络245 .3.1 BP网络的算法结构246 .3.2 BP网络算法流程247 .3.3 误差反向传播的流程图与图形解释248 .3.4 BP网络训练过程249 .4.1 背景250 .4.2 BP神经网络构建251 .4.3 数据选择和归一化252 .4.4 BP神经网络训练253 .4.5 BP神经网络预测254 .4.6 结果分析255 .5.1 CNN概述256 .5.2 CNN的层级结构257 .5.3 卷积神经网络工作流程258 神经网络与数字图像处理-本章小结259 神经网络与数字图像处理-习题260 支持向量机的机器视觉应用-13.1 引言261 支持向量机的机器视觉应用-13.2 支持向量机的分类思想262 .2.1 基于阈值的图像分割263 .2.2 模型参数的选择264 支持向量机的机器视觉应用-13.3 支持向量机的理论基础265 .3.1 线性可分情况下的SVM266 .3.2 非线性可分情况下的C-SVM267 .3.3 需要核函数映射情况下的SVM268 .3.4 推广到多类问题269 支持向量机的机器视觉应用-13.4 基于MATLAB的SVM实例270 .4.1 训练271 .4.2 分类272 .4.3 实例273 支持向量机的机器视觉应用-本章小结274 支持向量机的机器视觉应用-习题275 .1.1 案例背景276 .1.2 理论基础277 .1.3 边缘检测278 .1.4 形态学处理279 .1.5 程序实现280 .2.1 案例背景281 .2.2 理论基础282 .2.3 图像批量读入283 .2.4 图像处理284 .2.5 批量处理285 .3.1 案例背景286 .3.2 理论基础287 .3.3 背景分割与提取288 .3.4 查找圆与计数289 .3.5 程序实现290 .4.1 案例背景291 .4.2 文件获取292 .4.3 GUI搭建过程分析293 .4.4 程序实现294 .5.1 案例背景295 .5.2 拼接文件获取与合成296 .5.3 拼接过程分析297 .5.4 程序实现298 .6.1 案例背景299 .6.2 理论基础300 .6.3 加载数据301 .6.4 LeNet-5网络模型302 .6.5 LeNet-5网络模型设计303 .6.6 模型训练304 .6.7 模型测试305 .6.8 程序实现306 .7.1 案例背景307 .7.2 理论基础308 .7.3 特征提取309 .7.4 训练310 .7.5 分类311 .7.6 结果显示312 机器视觉MATLAB图像处理案例-本章小结313 参考文献
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