1099.Visual C++数字图像模式识别典型案例详解

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1、<>猛点这里下载全部内容目录：前言第一篇基础篇第1章数字图像模式识别1.1数字图像处理概述1.1.1数字图像获取1.1.2图像显示与存储1.1.3数字图像文件1.1.4数字图像处理1.2模式识别基本概念1.2.1模式和模式识别的概念1.2.2模式空间、特征空间和类别空间1.2.3模式识别系统的组成1.2.4数字图像模式识别的基本过程1.3VisualC++数字图像处理类1.3.1VisualC++编程方法1.3.2VisualC++数字图像处理类第2章模式识别实现方法2.1统计模式识别2.1

2、.1特征的提取与选择2.1.2模式分类2.1.3模式聚类2.2经典模式识别决策方法及实现2.2.1人工神经网络2.2.2隐马尔可夫模型2.2.3决策树2.2.4模板匹配2.2.5支持向量机第二篇案例篇第3章一维条形码识别系统3.1系统介绍3.2核心技术原理3.2.1常用的条形码编码规则3.2.2预处理过程——二值化3.2.3译码过程——平均值法3.3系统结构与流程3.3.1系统总体结构3.3.2二值化算法流程3.3.3平均值法算法流程3.4编程实现3.4.1二值化算法3.4.2平均值法3.5运行效果第4章基于模糊聚类的图形识别系统4.1系统

3、介绍4.2核心技术原理4.2.1图像的标识及特征提取4.2.2模式相似性测量4.2.3模糊理论基本概念4.2.4模糊聚类分析4.3系统结构与流程4.3.1系统总体结构4.3.2图像标识及特征提取算法流程4.3.3计算模糊距离算法流程4.3.4模糊聚类算法流程4.4编程实现4.4.1图像的标识及特征提取4.4.2计算模糊距离4.4.3模糊聚类4.5运行效果第5章人脸检测系统5.1系统介绍5.2核心技术原理5.2.1彩色图像空间5.2.2人脸肤色相似度计算5.2.3人脸识别与分割5.3系统结构与流程5.3.1系统总体结构5.3.2人脸肤色相似度

4、算法流程5.3.3人脸识别与分割算法流程5.4编程实现5.4.1人脸肤色相似度比较5.4.2人脸识别与分割5.5运行效果第6章人脸定位系统6.1系统介绍6.2核心技术原理6.2.1人脸轮廓提取6.2.2眼睛识别与定位6.2.3鼻子识别与定位6.2.4嘴部识别与定位6.3系统结构与流程6.3.1系统总体结构6.3.2人脸定位6.3.3人脸内轮廓提取6.3.4眼睛定位6.3.5鼻子定位6.3.6嘴部定位6.4编程实现6.4.1人脸位置定位6.4.2人脸内轮廓提取6.4.3眼睛定位6.4.4鼻子定位6.4.5嘴部定位6.5运行效果第7章灰度车牌定

5、位系统7.1系统介绍7.2核心技术原理7.2.1车牌图像预处理7.2.2车牌定位7.3系统结构与流程7.3.1系统总体结构7.3.2图像灰度化算法流程7.3.3直方图均衡化算法流程7.3.4图像平滑算法流程7.3.5图像二值化算法流程7.3.6图像小颗粒去噪算法流程7.3.7车牌定位算法流程7.4编程实现7.4.1图像预处理7.4.2车牌定位7.5运行效果第8章脑部CT图像辅助诊断系统8.1系统介绍8.2核心技术原理8.2.1脑部CT图像特点分析8.2.2脑部CT图像预处理——分段线性拉伸8.2.3医学CT图像特征提取8.2.4脑部CT图像

6、分类与辅助诊断8.3系统结构与流程8.3.1系统总体结构8.3.2分段线性拉伸算法流程8.3.3灰度共生矩阵算法流程8.3.4BP神经网络算法流程8.4编程实现8.4.1分段线性拉伸8.4.2特征提取8.4.3分类器训练8.5运行效果8.5.1系统操作步骤8.5.2实验结果及分析第9章手写体数字识别系统9.1系统介绍9.2核心技术原理9.2.1手写体数字图像校正9.2.2手写体数字网格特征9.2.3手写体数字识别9.3系统结构与流程9.3.1系统总体结构9.3.2手写体数字图像校正9.3.3手写体数字网格特征9.3.4手写体数字识别9.4编

7、程实现9.4.1手写体数字图像校正9.4.2手写体数字网格特征9.4.3手写体数字识别9.5运行效果第10章指纹识别的预处理10.1系统介绍10.2核心技术原理10.2.1指纹图像场及其计算10.2.2指纹图像的分割10.2.3指纹图像的均衡10.2.4指纹图像的收敛10.2.5指纹图像的平滑10.2.6指纹图像的智能增强10.2.7指纹图像骨架的提取准备10.2.8指纹图像骨架的细化提取10.3系统结构与流程10.3.1系统总体结构10.3.2指纹图像方向场计算算法流程10.3.3指纹图像的分割算法流程10.3.4指纹图像的均衡算法流程1

8、0.3.5指纹图像的收敛算法流程10.3.6指纹图像的平滑算法流程10.3.7指纹图像的智能增强算法流程10.3.8指纹图像的骨架提取准备算法流程10.3.9指纹图像的骨架细化算