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數字圖像模式識別工程軟體設計(附光碟)

作者：蔣先剛
出版社：中國水利水電
ISBN：9787508454924

出版日期：2008/04/01
裝幀：平裝
頁數：409

人民幣：RMB 48 元售價：元

內容大鋼

    本書主要介紹圖像模式識別的基礎理論和程序實現技術，從工程應用的角度比較全面地介紹圖像模式識別應用軟體設計的基本方法和實用技術。全書分為8章，主要內容包括：圖像模式識別的基本理論和概念、圖像模式識別中所需的各種圖像預處理技術、模板分類器的基本理論和程序設計方法、貝葉斯分類器的基本理論和程序設計方法、幾何分類器的基本理論和程序設計方法、圖像分割和特徵生成的基本技術和程序設計方法、神經網路分類器的基本理論和程序設計方法、聚類分析的基本理論和程序設計方法．每章都包含多個圖像模式識別的工程應用常式，各章之間的理論分析和程序模塊具有一定的相關性和獨立性。
    本書系統介紹了基於Delphi的圖像模式識別的程序設計技術，以講解實例設計的方式介紹圖像模式識別的程序設計技巧，注重理論，突出實用。
    本書可作為本科生、研究生和工程軟體人員的圖像模式識別演算法及相關應用課程的參考教材，書中的例子全部通過Delphi 7驗證實現，隨書所附光碟提供書中介紹的所有圖像模式識別方面的軟體包的完整源程序以及編程和運行所需的資源、素材和控制項。
    書中的例子全部通過Delphi 7驗證實現，隨書所附光碟提供書中介紹的所有圖像處理工程軟體包的完整源程序及編程和運行所需的資源、素材和控制項。

作者介紹

蔣先剛
蔣先剛，男，湖南永州人。華東交通大學基礎科學學院、交通信息工程與控制研究所教授。1982年中南大學鐵道學院機械工程與自動化專業畢業。1985年北京航空航天大學工程圖學研究生班畢業。1997-1998年英國Strathclyde大學國家訪問學者，2003-2004年英國Cranfield大學國家訪問學者，已發表學術論文130篇，編著書10本。主要研究領域為電腦圖形學、工業測控、機械電氣CAD∕CAM∕CAE。

前言
第1章  圖像模式識別導論
  1.1  圖像模式識別概述
  1.2  圖像模式識別的應用
  1.3  基於圖像分析的黃豆質量評估系統設計
    1.3.1  圖像特徵識別系統的基本技術要求
    1.3.2  圖像特徵識別統計系統的構架及軟體實現技術
第2章  數字圖像預處理
  2.1  圖像的灰度化
    2.1.1  圖像的灰度化處理的基本原理
    2.1.2  圖像的灰度化的程序實現
  2.2  圖像的二值化
    2.2.1  圖像的二值化處理的基本原理
    2.2.2  圖像的二值化處理的程序實現
  2.3  圖像的反色
    2.3.1  圖像的反色處理的基本原理
    2.3.2  圖像的反色處理的程序實現
  2.4  圖像的中值濾波
    2.4.1  圖像的中值濾波處理的基本原理
    2.4.2  圖像的中值濾波處理的程序實現
  2.5  圖像的高斯濾波
    2.5.1  圖像的高斯濾波處理的基本原理
    2.5.2  圖像的高斯濾波處理的程序實現
  2.6  Gabor變換
    2.6.1  Gabor變換的基本原理
    2.6.2  Gabor濾波器設計
    2.6.3  Gabor變換的程序實現
  2.7  各向異性擴散平滑濾波
    2.7.1  各向異性擴散平滑濾波的基本原理
    2.7.2  各向異性擴散平滑濾波的程序實現
  2.8  二值圖像的腐蝕
    2.8.1  二值圖像的腐蝕的基本原理
    2.8.2  二值圖像腐蝕的程序實現
  2.9  二值圖像的膨脹
    2.9.1  二值圖像的膨脹的基本原理
    2.9.2  二值圖像的膨脹的程序實現
  2.10  二值圖像的開運算
  2.11  二值圖像的閉運算
  2.12  灰度圖像腐蝕
    2.12.1  灰度圖像腐蝕的基本原理
    2.12.2  灰度圖像腐蝕的程序實現
  2.13  灰度圖像膨脹
    2.13.1  灰度圖像膨脹的基本原理
    2.13.2  灰度圖像膨脹的程序實現
  2.14  灰度圖像開運算
  2.15  灰度圖像閉運算
  2.16  灰度圖像腐蝕和膨脹的其他衍生運算
  2.17  圖像的Sobel邊緣檢測
    2.17.1  圖像的Sobel邊緣檢測的原理
    2.17.2  Sobel邊緣檢測的程序實現

  2.18  圖像的Prewitt邊緣檢測
    2.18.1  圖像的Prewiu邊緣檢測的原理
    2.18.2  Prewitt邊緣檢測的程序實現
  2.19  圖像的Robert邊緣檢測
    2.19.1  圖像的Robert邊緣檢測的基本原理
    2.19.2  Robert邊緣檢測的程序實現
  2.20  Kirsch邊緣檢測
    2.20.1  Kirsch邊緣檢測的基本原理
    2.20.2  Kirsch邊緣檢測的程序實現
  2.21  Laplace邊緣檢測
    2.21.1  Laplace邊緣檢測的基本原理
    2.21.2  Laplace邊緣檢測的程序實現
  2.22  Gauss-Laplace邊緣檢測
    2.22.1  Gauss-Laplace邊緣檢測的基本原理
    2.22.2  Gauss-Laplace邊緣檢測的程序實現
  2.23  Canny邊緣檢測
    2.23.1  Canny邊緣檢測的基本原理
    2.23.2  Canny邊緣檢測的程序實現
  2.24  Marr邊緣檢測
    2.24.1  Marr邊緣檢測的基本原理
    2.24.2  Marr邊緣檢測的程序實現
  2.25  基於圖像預處理技術的細小顆粒計數系統的軟體設計
    2.25.1  細小顆粒計數系統的軟體系統要求
    2.25.2  細小顆粒計數系統的軟體系統設計框架
    2.25.3  細小顆粒計數系統的軟體模塊設計
第3章  模板分類器
  3.1  模板匹配分類法
  3.2  基於模板分類器的手寫數字識別工程軟體設計
    3.2.1  手寫數字識別系統的軟體設計要求
    3.2.2  手寫數字識別軟體系統的模塊構成
    3.2.3  數字圖像模板庫的建立及管理
    3.2.4  數字圖像模板庫的修改和添加
    3.2.5  手寫數字圖像識別
    3.2.6  手寫數字識別軟體與其他軟體的信息交流
  3.3  基於模板分類器的肝臟B超圖像自動診斷系統工程軟體設計
    3.3.1  肝臟B超圖像紋理分析
    3.3.2  肝臟B超圖像紋理計算
    3.3.3  肝臟B超圖像自動診斷系統的軟體設計
  3.4  基於模板分類器的軸承表面缺陷識別系統工程軟體設計
    3.4.1  軸承表面缺陷圖像分析
    3.4.2  表面缺陷圖像的一般幾何特徵提取
    3.4.3  表面缺陷圖像的矩特徵提取
    3.4.4  軸承表面缺陷識別系統的軟體設計
第4章  貝葉斯分類法
  4.1  貝葉斯決策概述
    4.1.1  貝葉斯決策的一般概念
    4.1.2  貝葉斯定理
  4.2  基於貝葉斯的手寫數字識別系統軟體設計
    4.2.1  基於貝葉斯的手寫數字識別系統的軟體設計步驟
    4.2.2  基於貝葉斯的手寫數字識別系統的軟體實現

第5章  幾何分類器
  5.1  幾何分類器的基本概念
  5.2  判別函數分類器
    5.2.1  判別函數的種類
    5.2.2  線性判別函數
  5.3  幾何分類器的設計
    5.3.1  線性分類器的設計
    5.3.2  LMSE分類法在手寫數字識別中的程序設計
    5.3.3  LMSE分類法在肝臟紋理分類識別中的程序設計
    5.3.4  Fisher分類準則
    5.3.5  基於Fisher的手寫數字分類演算法的程序實現
第6章  圖像分割與特徵生成
  6.1  圖像分割的基本概念
  6.2  特徵生成及特徵匹配
    6.2.1  顏色特徵
    6.2.2  形狀特徵
    6.2.3  紋理特徵
    6.2.4  空間關係特徵
    6.2.5  特徵和分類
    6.2.6  樣本特徵歸一化
  6.3  圖形形狀分類與計數系統的工程軟體設計
    6.3.1  圖形形狀分類與計數系統的設計框架
    6.3.2  圖形形狀各特徵值的定義與計算
    6.3.3  基於一般幾何特徵值的綜合分析與統計
    6.3.4  光柵圖像識別與矢量圖形轉換
  6.4  基於鏈碼運算的細胞分割和計數系統的工程軟體設計
    6.4.1  醫學圖像細胞分割的各種方法與應用
    6.4.2  基於鏈碼運算和其他技術的細胞分割技術的比較和應用
    6.4.3  基於鏈碼運算的細胞分割和計數系統的軟體設計
第7章  神經網路分類器
  7.1  神經網路的基本概念
  7.2  神經網路的理論分析
    7.2.1  神經元模型
    7.2.2  BP網路的學習演算法
    7.2.3  BP網路的設計
    7.2.4  一般性BP網路的不足與改進
  7.3  基於BP神經網路的手寫數字識別系統軟體設計
    7.3.1  字元特徵選擇與提取的實現
    7.3.2  基於神經元網路的手寫數字識別程序實現
  7.4  基於神經網路的肝臟B超圖像自動診斷與識別系統軟體設計
    7.4.1  B超圖像識別BP網路的拓撲結構
    7.4.2  B超圖像識別BP網路的輸出編碼
    7.4.3  B超圖像識別BP網路的參數選擇
第8章  聚類分析
  8.1  聚類分析的一般概念
    8.1.1  系統聚類
    8.1.2  分解聚類
    8.1.3  動態聚類
    8.1.4  模糊聚類
  8.2  基於均值聚類車牌定位和字元識別系統工程軟體設計

    8.2.1  基於強制聚類中心的均值聚類技術的車牌定位技術
    8.2.2  車牌字元綜合特徵的選擇和識別
    8.2.3  基於均值聚類的細胞統計系統工程軟體設計
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