数字图像处理与识别(21世纪高等院校电气信息类系列教材)--聚文网

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内容简介

本书从工程应用的角度出发，介绍了数字图像处理和识别的基础理论和实用技术，以及近年来的最新研究成果。全书分为10章，主要内容包括：数字图像处理、分析与识别的基本概念和基础理论；图像增强、复原和变换等预处理技术；图像分割的主要方法和技术；图像特征的概念、提取和分类方法；基于模板匹配的图像识别方法；运动图像序列的分析方法；变形模型技术及其应用以及三个综合应用实例。本书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、生物医学工程等相关专业的本科及研究生的教材和参考用书，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。

出版说明前言第1章绪论 1.1 数字图像处理 1.1.1 图像的概念及分类 1.1.2 数字图像处理的发展概况 1.1.3 数字图像处理的研究范畴 1.1.4 数字图像处理的基本特点 1.1.5 数字图像处理与相关学科的关系 1.1.6 数字图像处理的应用 1.2 模式识别 1.2.1 模式和模式识别的概念 1.2.2 研究内容 1.2.3 系统组成 1.2.4 主要方法 1.2.5 应用现状 1.3 图像识别 1.3.1 系统的基本构成 1.3.2 研究现状 1.3.3 应用现状 1.4 本章小结第2章图像预处理技术 2.1 基本概念 2.1.1 邻域、邻接、区域和连通的概念 2.1.2 邻域（模板）运算 2.2 图像增强 2.2.1 图像增强的概念 2.2.2 基于点操作的图像增强 2.2.3 基于邻域操作的图像增强 2.3 图像复原 2.3.1 图像的退化和复原概述 2.3.2 图像退化的数学模型 2.3.3 几种经典的图像复原方法 2.4 图像变换 2.4.1 图像变换概述 2.4.2 傅里叶变换 2.4.3 离散余弦变换 2.4.4 离散沃尔什-哈达玛变换 2.4.5 离散K-L变换 2.4.6 离散小波变换 2.5 本章小结第3章图像分割技术 3.1 图像分割概述 3.2 并行边界分割 3.2.1 边缘的定义和种类 3.2.2 并行边缘检测方法 3.3 串行边界分割 3.4 并行区域分割 3.4.1 阈值分割概述 3.4.2 典型的阈值选取方法

数字图像处理与识别(21世纪高等院校电气信息类系列教材)

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