数字图像模式识别工程项目研究PDF电子书下载

第1章 图像模式识别导论 1

1.1图像模式识别的概述 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

1.4基于连通域分析的微小颗粒计数系统的软件设计 9

第2章 模板分类器 15

2.1模板匹配分类法 15

2.2基于模板分类器的手写数字识别工程软件设计 16

2.3基于模板分类器的肝脏B超图像自动诊断系统的工程软件设计 24

2.4基于模板分类器的轴承表面缺陷识别系统的工程软件设计 44

第3章 统计模式分类器 60

3.1统计模式分类方法概述 60

3.2基于Bayes的手写数字识别系统的设计 69

3.3基于决策树的地理图片纹理分类软件设计 77

3.4基于KNN的纹理分类系统的软件设计 88

3.5基于类条件概率密度的视频移动目标跟踪系统设计 91

第4章 几何分类器 94

4.1几何分类器的基本概念 94

4.2判断函数分类器 94

4.3几何分类器的设计 97

第5章 神经网络分类器 112

5.1神经网络的基本概念 112

5.2神经网络的理论分析 112

5.3基于BP神经网络的手写数字识别系统软件设计 117

5.4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 126

第6章 图像分割与特征生成 129

6.1图像分割的基本概念 129

6.2特征生成及特征匹配 129

6.3图形形状分类与计数系统的工程软件设计 136

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 151

6.5基于局部不变性特征的物体识别系统设计 181

6.6基于Haar和HOG特征的火星撞击坑识别系统设计 202

第7章 特征数据的变换与降维 212

7.1特征数据的变换与降维的基本原理 212

7.2主元分析理论分析及应用 213

7.3基于PCA的人脸识别系统设计 220

第8章 聚类分析 229

8.1聚类分析的一般概念 229

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 232

第9章遗传算法分类 271

9.1遗传算法的基本概念 271

9.2遗传算法的基本流程 274

9.3遗传算法的基本构成 275

9.4基于遗传算法的森林火灾自动识别系统软件设计 281

第10章 分类器组合 296

10.1分类器组合的概念 296

10.2 AdaBoost分类器的构成方法 296

10.3支持向量机分类器 302

10.4基于AdaBoost的森林火灾监控系统的软件设计 308

10.5基于SvM的票据自动识别系统的软件设计 332

参考文献 373