数字图像处理基础及工程应用(十三五普通高等教育规划教材)--聚文网

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内容简介

宋丽梅、王红一主编的《数字图像处理基础及工程应用》共分12章，第1章为绪论。第2章为数字图像的获取，主要针对图像采集装置进行介绍，包括相机、镜头、光源等硬件设施。第3章为数字图像预处理，包括图像变换、图像增强及数字形态学在预处理中的应用。第4章为图像分割技术，对Hough变换、区域分割等不同的边缘检测和图像分割算法的应用及特点进行总结。第5章为图像特征提取与选择，包括颜色特征和几何特征的提取方法、基于主成分分析和 Fisher变化的特征选择方法。第6章为图像匹配，利用基于灰度和特征的匹配算法寻找与模板对应的图像区域。第7章是图像智能识别，对聚类识别、神经网络识别、支持向量机、模糊识别理论和实现方法进行了详细的讲解。第8至12章为数字图像案例，案例内容包括车牌识别、多气泡上升轨迹跟踪、人脸识别和图像三维识别、灯脚质量检测等。本书第3至7章为数字图像处理的基本处理方法，对本书中涉及的数字图像处理算法进行了清晰明了的描述，并详细描述了其实现过程，配有相应的程序代码，使读者（学生）容易理解所讲内容的原理、理论知识。第8至12章主要是数字图像处理技术在实际工程问题中的应用，对问题的研究背景、设计方案、解决方法、实现过程及代码实现进行了细致的阐述。在案例的程序设计方面，采用MATLAB或OpenCV(C++)语言实现，加强学生程序编写、算法实现的能力，从而提升其在数字图像处理方面的软件开发能力。本书总结了图像领域先进理论和算法，对工程应用系统的综合分析很有借鉴意义。可作为通信与信息工程、电子科学与技术、计算机科学与技术、控制科学与工程等相关专业教材及参考用书，也可供从事图像处理、分析和识别等相关领域的科技工作者和工程技术人员参考。

10.3.3 基于BP神经网络法和k-近邻法的综合决策分类 10.3.4 实验的结果 10.4 简单实例第11章工程应用：基于SURF特征点匹配的图像三维识别 11.1 图像三维识别系统的方案设计 11.2 图像三维识别过程 11.2.1 三维图像预处理 11.2.2 基于SURF算法的特征点匹配 11.2.3 优匹配点的提取 11.2.4 图像三维坐标的计算 11.2.5 图像三维识别 11.3 基于SURF特征点匹配的图像三维识别的OpenCV完整代码第12章工程应用：基于OpenCV的灯脚质量检测 12.1 灯脚质量检测的方案设计 12.2 灯脚质量检测过程 12.2.1 相机标定 12.2.2 灯脚图像检测 12.2.3 灯脚检测界面及结果分析附录颜色集参考文献

数字图像处理基础及工程应用(十三五普通高等教育规划教材)

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