下载链接: https://pan.baidu.com/s/1h7dVls7r9kzl4o-9J9-f-w 密码: xv5e
- 出版社: 电子工业出版社; 第1版 (2014年5月1日)
- 平装: 287页
- 语种： 简体中文
- 开本: 16
- ISBN: 9787121229664, 7121229668
- 条形码: 9787121229664
- 商品尺寸: 25.8 x 18.4 x 1.4 cm
- 商品重量: 381 g
- 品牌: 电子工业出版社
- ASIN: B00KIWESY4
编辑推荐
数字图像处理与模式识别的教材以纯学术性为主，十分侧重于理论推导和分析，与实际编程实现和具体工程脱节。而本书综合了作者多年从事数字图像处理和模式识别领域研究的成果，结合实际应用项目，阐述了图像识别的相关知识，介绍了开发实例的实现方法。每个实例都提供了项目开发技术原理、实现流程、算法的实现步骤，将实现技术落实到编程，提供VC++或MATLAB的编程代码。
作者简介
杨淑莹，天津理工大学计算机系教授，天津大学电子信息学院博士，发表相关的论文近20篇，其中四篇被EI检索。出版的多本著作被清华大学等多所大学选为研究生或本科生教材。出版方向：计算机视觉，模式识别，图像处理及应用，计算机控制和机器人视觉控制。
目录
第1章 图像识别概述（1）
1.1 图像识别意义（1）
1.2 图像识别技术（3）
1.3 手写数字识别（6）
1.4 邮政编码识别（8）
1.5 车牌识别简介（10）
1.6 印刷体汉字识别（13）
1.7 条形码识别（16）
1.8 人脸识别（18）
1.9 虹膜识别（20）
1.10 指纹识别（22）
1.11 图像识别系统性能评价（24）
第2章 图像识别关键技术（27）
2.1 图像识别开发基本流程（27）
2.2 图像预处理（28）
2.2.1 灰度化（29）
2.2.2 灰度变换（30）
2.2.3 灰度分布均衡化（32）
2.2.4 几何变换（33）
2.2.5 去噪（34）
2.2.6 锐化（36）
2.2.7 形态学处理（38）
2.2.8 细化（43）
2.2.9 目标物体的轮廓提取（45）
2.2.10 分割（48）
2.2.11 基于投影法定位（51）
2.2.12 测量（51）
2.3 变换域处理（53）
2.3.1 傅里叶变换（54）
2.3.2 Gabor变换（55）
2.3.3 小波变换（56）
2.4 特征提取（59）
2.4.1 基于颜色的特征提取（60）
2.4.2 基于纹理的特征提取（60）
2.4.3 基于形状的特征提取（62）
2.4.4 基于空间关系的特征提取（63）
2.5 模式识别（63）
2.5.1 模式识别简介（63）
2.5.2 模式识别方法（65）
2.5.3 模板匹配法（67）
第3章 手写数字识别（70）
3.1 手写数字图像数据特征分析（70）
3.2 手写数字识别系统设计（72）
3.3 特征提取（73）
3.4 手写数字识别（77）
第4章 邮政编码识别（81）
4.1 邮政编码图像数据特征分析（81）
4.2 邮政编码识别系统设计（82）
4.3 邮政编码预处理（83）
4.3.1 去除红色边框（84）
4.3.2 灰度化与二值化（87）
4.3.3 基于投影法的编码定位（89）
4.3.4 数字切割（90）
4.4 邮政编码样本特征提取与特征库（96）
4.4.1 邮政编码样本特征提取（96）
4.4.2 构建邮政编码样本特征库（97）
4.5 邮政编码识别（99）
第5章 汽车牌照号码识别（104）
5.1 汽车牌照图像数据特征分析（104）
5.2 汽车牌照号码识别系统设计（105）
5.3 图像预处理（106）
5.3.1 二值化（106）
5.3.2 去噪（111）
5.3.3 车牌定位（113）
5.3.4 车牌图像标准化（118）
5.3.5 字符分割（120）
5.3.6 字符细化（124）
5.4 车牌号码识别（128）
第6章 印刷体汉字识别（141）
6.1 印刷体汉字图像数据特征分析（141）
6.2 汉字识别系统设计（142）
6.3 图像预处理（142）
6.3.1 二值化（142）
6.3.2 消除噪声（146）
6.3.3 汉字行切分与字切分（148）
6.4 特征提取（155）
6.5 汉字识别（161）
第7章 一维条形码识别（167）
7.1 一维条形码图像数据特征分析（167）
7.2 一维条形码识别系统设计（170）
7.3 一维条形码图像预处理（171）
7.3.1 灰度化（171）
7.3.2 二值化（173）
7.3.3 图像校正处理（175）
7.3.4 噪声处理（178）
7.4 一维条形码识别（180）
第8章 人脸识别（189）
8.1 人脸图像数据特征分析（189）
8.2 人脸识别系统设计（190）
8.3 人脸图像预处理（192）
8.3.1 去除背景（192）
8.3.2 二值化（194）
8.3.3 噪声消除（195）
8.4 基于复合多重投影检测的人脸定位（197）
8.4.1 复合多重投影检测方法（197）
8.4.2 脸部区域定位（198）
8.4.3 眼部区域定位（202）
8.4.4 嘴部区域定位（208）
8.5 特征提取（211）
8.6 人脸识别（226）
第9章 虹膜识别（229）
9.1 虹膜图像数据特征分析（229）
9.2 虹膜识别系统设计（230）
9.3 虹膜定位（231）
9.3.1 基于感兴趣区域的虹膜快速定位（232）
9.3.2 虹膜外圆定位（232）
9.3.3 虹膜内圆定位（234）
9.4 虹膜区域处理（238）
9.4.1 提取虹膜区域（238）
9.4.2 虹膜区域极坐标变换（240）
9.4.3 虹膜图像规范化（243）
9.5 虹膜特征提取（244）
9.5.1 二维Gabor滤波器（244）
9.5.2 虹膜特征提取（247）
9.6 虹膜特征降维（250）
9.7 虹膜识别（254）
第10章 指纹识别（262）
10.1 指纹识别图像数据特征分析（262）
10.2 指纹识别系统设计（263）
10.3 指纹图像预处理（264）
10.4 指纹图像Gabor滤波（272）
10.4.1 Gabor滤波（272）
10.4.2 指纹图像Gabor滤波方法（274）
10.5 指纹特征降维（276）
10.6 指纹识别（279）
参考文献（284）
文摘
版权页： 
频率域法则只在图像的某种变换域里对图像的变换值进行运算，如我们对图像进行傅里叶变换，然后在变换域里对图像的频谱进行某种计算，最后把计算后的图像逆变换到空间域。频率域法通常分为高、低通滤波、频率带通和带阻滤波等。图像复原技术就是利用图像的先验知识来改变一副被退化的图像的过程。图像复原技术需要我们先建立图像模型，然后逆向反解这个退化过程，最后获得退化前的最优图像。这里我们主要介绍图像增强的一些关键技术，有关编程代码请参考作者主编的国家级“十一五”规划教材《VC++图像处理程序设计》（第二版）。
2.2.1灰度化
将彩色的图像转换为灰度图像的过程叫作图像灰度化。由于彩色图像每个像素的颜色由R、G、B三个分量组成，即红、绿、蓝三种颜色。每种颜色都有255种灰度值可以取，而灰度图像则是R、G、B三个分量灰度值相同的一种特殊的图像。灰度化处理是把含有亮度和色彩的彩色图像变换成灰度图像的过程。所以在数字图像处理过程中将彩色图像转换成灰度图像后就会使后续的图像处理时的计算量变得相对很少，这也就是图像灰度化的原因。而且灰度图像对图像特征的描述与彩色图像没有什么区别，仍能反映整个图像整体和局部的亮度和色度特征。现在大部分的彩色图像都是采用RGB颜色模式，处理图像的时候，要分别对R、G、B三种分量进行处理实际上，R、G、B并不能反映图像的形态特征，只是从光学的原理上进行颜色的调配。所以，人们在进行图像处理和预处理时都会先进行图像的灰度化处理，方便对图像的后续化处理，减少图像的复杂度和信息处理量。
彩色图像RGB模型中，如果R=G=B，则彩色表示一种灰度颜色，其中这个值叫灰度值。一般情况下，彩色图像的每个像素用3个字节表示，每个字节对应着R、G、B分量的亮度（红、绿、蓝），转换后的黑白图像的一个像素用一个字节表示该点的灰度值，它的值在0～255之间，数值越大，该点越白，即越亮。越小则越黑。