| 《数字图像处理与机器视觉:Visual C++与Matlab实现》：各种标准图像处理算法(Matlab／Visual C++)汽车牌照的投影失真校正(Matlab／Visual C++)顶帽变换(Matlab／Visual C++)主成份分析(Matlab)LBP特征提取(Matlab)基于人工神经网络的数字识别系统(visual C++)基于支持向量机的人脸识别系统(Matlab)为想要了解数字图像处理与机器视觉领域的读者提供了一条扎实的进阶之路，从基本的图像处理算法，到投影校正、顶帽变换等高级应用，再到特征提取、分类器设计，以及像光学字符识别、人脸识别等综合案例，一步步地引导读者从阅读中获得知识，于实践中升华感悟。Matoab与Visusl C++两种语言描述的无缝连接，体现出科学研究和工程实践在图像处理与机器视觉领域的完美结合。从实践所需的理论，理论指导的实践以及理论与实践的结合3个层次展开每一部分内容，做到有的放矢。理论翔实，拒绝知识断层，同时又不偏执于理论本身，理论知识以说明实际问题为目的，定量解释与定性描述恰当融合。应用案例丰富，不仅给出详尽的实现代码，更揭示出背后的设计思想，注重思维历练，让您知其然，更知其所以然。内容具有一定深度，这不是一本在2个月后就会失去价值的应用程序参考，相反她让你每次欣赏时都能得到新的享受。Matlab与VisualC++两种语言描述的无缝连接，体现出科学研究和工程实践在图像处理与机器视觉领域的完美结合。 |
| 第0章 数字图像处理概述 0.1 数字图像 0.1.1 什么是数字图像 0.1.2 数字图像的显示 0.1.3 数字图像的分类 0.1.4 数字图像的实质 0.1.5 数字图像的表示 0.1.6 图像的空间和灰度级分辨率 0.2 数字图像处理与识别 0.2.1 从图像处理到图像识别 0.2.2 什么是机器视觉 0.2.3 数字图像处理和识别的应用实例 0.3 数字图像处理的预备知识 0.3.1 邻接性、连通性、区域和边界 0.3.2 距离度量的几种方法 0.3.3 基本的图像操作 第1章 matlab图像处理编程基础 1.1 matlab操作简介 1.1.1 matlab软件环境 1.1.2 文件操作 1.1.3 在线帮助的使用 1.1.4 变量的使用 1.1.5 矩阵的使用 1.1.6 细胞数组(cell array)和结构体(structure) 1.1.7 关系运算与逻辑运算 1.1.8 常用图像处理数学函数 1.1.9 matlab程序流程控制 1.1.10 m文件编写 1.1.11 matlab函数编写 1.2 matlab图像类型及其存储方式 1.3 matlab的图像转换 1.4 读取和写入图像文件 1.5 图像的显示 第2章 visual c++图像处理编程基础 2.1 位图文件及其c++操作 2.1.1 设备无关位图 2.1.2 bmp图像文件数据结构 2.2 认识cimg类 2.2.1 主要成员函数列表 2.2.2 公有成员 2.3 cimg类基础操作 2.3.1 加载和写入图像 2.3.2 获得图像基本信息 2.3.3 检验有效性 2.3.4 按像素操作 2.3.5 改变图像大小 2.3.6 重载的运算符 2.3.7 在屏幕上绘制位图图像 2.3.8 新建图像 2.3.9 图像类型的判断与转化 2.4 dipdemo工程 2.4.1 dipdemo主界面 2.4.2 图像操作和处理类——cimg和cimgprocess 2.4.3 文档类——cdipdemodoc 2.4.4 视图类——cdipdemoview 2.5 cimg应用示例 2.5.1 打开图像 2.5.2 清空图像 2.5.3 像素初始化方法 2.5.4 保存图像 第3章 图像的点运算 3.1 灰度直方图 3.1.1 理论基础 3.1.2 matlab实现 3.1.3 visual c++实现 3.2 灰度的线性变换 3.2.1 理论基础 3.2.2 matlab实现 3.2.3 visual c++实现 3.3 灰度对数变换 3.3.1 理论基础 3.3.2 matlab实现 3.3.3 visual c++实现 3.4 伽玛变换 3.4.1 理论基础 3.4.2 matlab实现 3.4.3 visual c++实现 3.5 灰度阈值变换 3.5.1 理论基础 3.5.2 matlab实现 3.5.3 visual c++实现 3.6 分段线性变换 3.6.1 理论基础 3.6.2 matlab实现 3.6.3 visual c++实现 3.7 直方图均衡化 3.7.1 理论基础 3.7.2 matlab实现 3.7.3 visual c++实现 3.8 直方图规定化(匹配) 3.8.1 理论基础 3.8.2 matlab实现 3.8.3 visual c++实现 第4章 图像的几何变换 第5章 空间域图像增强 第6章 频率域图像增强 第7章 彩色图像处理 第8章 形态学图像处理 第9章 图像分割 第10章 特征提取 第11章 图像识别初步 第12章 人工神经网络 第13章 支持向量机 |
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