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第1章 图像模式识别导论1

1.1图像模式识别概述1

1.2图像模式识别的应用4

1.3基于图像分析的黄豆质量评估系统设计5

1.3.1图像特征识别系统的基本技术要求5

1.3.2图像特征识别统计系统的构架及软件实现技术5

第2章 数字图像预处理19

2.1图像的灰度化19

2.1.1图像的灰度化处理的基本原理19

2.1.2图像的灰度化的程序实现20

2.2图像的二值化21

2.2.1图像的二值化处理的基本原理21

2.2.2图像的二值化处理的程序实现21

2.3图像的反色23

2.3.1图像的反色处理的基本原理23

2.3.2图像的反色处理的程序实现23

2.4图像的中值滤波24

2.4.1图像的中值滤波处理的基本原理24

2.4.2图像的中值滤波处理的程序实现25

2.5图像的高斯滤波26

2.5.1图像的高斯滤波处理的基本原理26

2.5.2图像的高斯滤波处理的程序实现27

2.6 Gabor变换28

2.6.1 Gabor变换的基本原理28

2.6.2 Gabor滤波器设计29

2.6.3 Gabor变换的程序实现35

2.7各向异性扩散平滑滤波42

2.7.1各向异性扩散平滑滤波的基本原理42

2.7.2各向异性扩散平滑滤波的程序实现44

2.8二值图像的腐蚀47

2.8.1二值图像的腐蚀的基本原理47

2.8.2二值图像腐蚀的程序实现51

2.9二值图像的膨胀52

2.9.1二值图像的膨胀的基本原理52

2.9.2二值图像的膨胀的程序实现53

2.10二值图像的开运算 54

2.11二值图像的闭运算55

2.12灰度图像腐蚀55

2.12.1灰度图像腐蚀的基本原理55

2.12.2灰度图像腐蚀的程序实现56

2.13灰度图像膨胀58

2.13.1灰度图像膨胀的基本原理55

2.13.2灰度图像膨胀的程序实现59

2.14灰度图像开运算60

2.15灰度图像闭运算61

2.16灰度图像腐蚀和膨胀的其他衍生运算61

2.17图像的Sobel边缘检测62

2.17.1图像的Sobel边缘检测的原理62

2.17.2 Sobel边缘检测的程序实现63

2.18图像的Prewitt边缘检测64

2.18.1图像的Prewitt边缘检测的原理64

2.18.2 Prewitt边缘检测的程序实现65

2.19图像的Robert边缘检测66

2.19.1图像的Robert边缘检测的基本原理66

2.19.2 Robert边缘检测的程序实现67

2.20 Kirsch边缘检测68

2.20.1 Kirsch边缘检测的基本原理68

2.20.2Kirsch边缘检测的程序实现68

2.21 Laplace边缘检测71

2.21.1 Laplace边缘检测的基本原理71

2.21.2 Laplace边缘检测的程序实现72

2.22 Gauss-Laplace边缘检测73

2.22.1 Gauss-Laplace边缘检测的基本原理73

2.22.2 Gauss-Laplace边缘检测的程序实现74

2.23 Canny边缘检测75

2.23.1 Canny边缘检测的基本原理75

2.23.2 Canny边缘检测的程序实现76

2.24 Marr边缘检测80

2.24.1 Marr边缘检测的基本原理80

2.24.2 Marr边缘检测的程序实现80

2.25基于图像预处理技术的细小颗粒计数系统的软件设计82

2.25.1细小颗粒计数系统的软件系统要求82

2.25.2细小颗粒计数系统的软件系统设计框架83

2.25.3细小颗粒计数系统的软件模块设计84

第3章 模板分类器94

3.1模板匹配分类法94

3.2基于模板分类器的手写数字识别工程软件设计95

3.2.1手写数字识别系统的软件设计要求95

3.2.2手写数字识别软件系统的模块构成96

3.2.3数字图像模板库的建立及管理96

3.2.4数字图像模板库的修改和添加107

3.2.5手写数字图像识别111

3.2.6手写数字识别软件与其他软件的信息交流112

3.3基于模板分类器的肝脏B超图像自动诊断系统工程软件设计114

3.3.1肝脏B超图像纹理分析114

3.3.2肝脏B超图像纹理计算115

3.3.3肝脏B超图像自动诊断系统的软件设计122

3.4基于模板分类器的轴承表面缺陷识别系统工程软件设计136

3.4.1轴承表面缺陷图像分析136

3.4.2表面缺陷图像的一般几何特征提取138

3.4.3表面缺陷图像的矩特征提取143

3.4.4轴承表面缺陷识别系统的软件设计147

第4章 贝叶斯分类法162

4.1贝叶斯决策概述162

4.1.1贝叶斯决策的一般概念162

4.1.2贝叶斯定理162

4.2基于贝叶斯的手写数字识别系统软件设计166

4.2.1基于贝叶斯的手写数字识别系统的软件设计步骤166

4.2.2基于贝叶斯的手写数字识别系统的软件实现167

第5章 几何分类器178

5.1几何分类器的基本概念178

5.2判别函数分类器179

5.2.1判别函数的种类179

5.2.2线性判别函数179

5.3几何分类器的设计181

5.3.1线性分类器的设计181

5.3.2 LMSE分类法在手写数字识别中的程序设计184

5.3.3 LMSE分类法在肝脏纹理分类识别中的程序设计188

5.3.4 Fisher分类准则198

5.3.5基于Fisher的手写数字分类算法的程序实现200

第6章 图像分割与特征生成205

6.1图像分割的基本概念205

6.2特征生成及特征匹配205

6.2.1颜色特征206

6.2.2形状特征206

6.2.3纹理特征207

6.2.4空间关系特征208

6.2.5特征和分类208

6.2.6样本特征归一化212

6.3图形形状分类与计数系统的工程软件设计212

6.3.1图形形状分类与计数系统的设计框架212

6.3.2图形形状各特征值的定义与计算213

6.3.3基于一般几何特征值的综合分析与统计234

6.3.4光栅图像识别与矢量图形转换238

6.4基于链码运算的细胞分割和计数系统的工程软件设计241

6.4.1医学图像细胞分割的各种方法与应用241

6.4.2基于链码运算和其他技术的细胞分割技术的比较和应用241

6.4.3基于链码运算的细胞分割和计数系统的软件设计243

第7章 神经网络分类器296

7.1神经网络的基本概念296

7.2神经网络的理论分析297

7.2.1神经元模型297

7.2.2 BP网络的学习算法298

7.2.3 BP网络的设计299

7.2.4一般性BP网络的不足与改进300

7.3基于BP神经网络的手写数字识别系统软件设计301

7.3.1字符特征选择与提取的实现301

7.3.2基于神经元网络的手写数字识别程序实现304

7.4基于神经网络的肝脏B超图像自动诊断与识别系统软件设计317

7.4.1 B超图像识别BP网络的拓扑结构318

7.4.2 B超图像识别BP网络的输出编码318

7.4.3 B超图像识别BP网络的参数选择318

第8章 聚类分析320

8.1聚类分析的一般概念320

8.1.1系统聚类320

8.1.2分解聚类321

8.1.3动态聚类321

8.1.4模糊聚类323

8.2基于均值聚类车牌定位和字符识别系统工程软件设计323

8.2.1基于强制聚类中心的均值聚类技术的车牌定位技术323

8.2.2车牌字符综合特征的选择和识别349

8.2.3基于均值聚类的细胞统计系统工程软件设计376

参考文献403