掃一掃
關注中圖網
官方微博
本類五星書更多>
-
>
闖進數學世界――探秘歷史名題
-
>
中醫基礎理論
-
>
當代中國政府與政治(新編21世紀公共管理系列教材)
-
>
高校軍事課教程
-
>
思想道德與法治(2021年版)
-
>
毛澤東思想和中國特色社會主義理論體系概論(2021年版)
-
>
中醫內科學·全國中醫藥行業高等教育“十四五”規劃教材
買過本商品的人還買了
圖像模式識別 版權信息
- ISBN：9787560655888
- 條形碼：9787560655888 ; 978-7-5606-5588-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
圖像模式識別 本書特色
本書系統地介紹了圖像模式識別的基本概念和常用方法, 內容包括圖像模式識別基礎、圖像預處理、圖像的不變性特征提取、聚類分析、圖像分割、特征提取與選擇、分類器和圖像數據維數約簡等, 給出了大部分方法的實現步驟和MATLAB仿真結果, 各章還給出了典型方法的實際應用, 并覆蓋了部分當前研究前沿。全書內容安排力求系統性、可操作性和實用性。
本書可以作為高等院校自動化、計算機科學與技術、信息與通信系統、電子和通信、智能機器人學、工業自動化、模式識別等相關專業高年級本科生和一年級研究生的教材, 也可作為計算機視角、計算機信息處理、圖像處理、生物信息學、數據挖掘等領域從事模式識別相關工作的廣大工程科技人員的參考用書。
圖像模式識別 內容簡介
本書系統地介紹了圖像模式識別的基本概念和常用方法, 內容包括圖像模式識別基礎、圖像預處理、圖像的不變性特征提取、聚類分析、圖像分割、特征提取與選擇、分類器和圖像數據維數約簡等。
圖像模式識別 目錄
第1章 圖像模式識別基礎 1
1.1 基本概念 1
1.2 模式識別分支 7
1.3 圖像模式識別與其他學科的關系 11
1.4 圖像模式識別的發展和應用 14
第2章 圖像預處理 16
2.1 圖像預處理基礎 16
2.2 圖像彩色模式轉換 20
2.3 圖像集擴充 25
2.4 基于直方圖的圖像預處理 29
2.4.1 直方圖 29
2.4.2 直方圖均衡化 30
2.4.3 直方圖規定化 32
2.5 圖像增強和濾波 33
2.6 圖像壓縮 38
2.7 圖像數學形態學處理 42
第3章 圖像的不變性特征提取 47
3.1 圖像的基本幾何特征 47
3.2 尺度不變特征變換及其改進 48
3.3 灰度圖像直方圖特征 59
3.4 顏色、形狀和紋理特征 60
3.4.1 顏色特征 60
3.4.2 形狀特征 62
3.4.3 紋理特征 70
3.4.4 空間關系特征 74
3.5 圖像的邊緣特征提取 74
3.5.1 圖像邊緣的基本知識 74
3.5.2 圖像邊緣特征提取方法 76
3.5.3 中心輪廓距離的傅里葉描述子 86
3.6 圖像角點 88
3.6.1 Haar特征 89
3.6.2 Harris角點 92
3.7 實際應用 96
3.7.1 植物葉片圖像識別 96
3.7.2 基于不變矩的掌紋識別 98
第4章 聚類分析 99
4.1 聚類算法概述 99
4.1.1 聚類的數學基礎 99
4.1.2 聚類算法的標準 103
4.2 聚類算法分類 104
4.3 Kmeans聚類 108
4.4 DBSCAN密度聚類 111
4.5 模糊聚類 113
4.6 模糊C均值聚類 115
4.7 MATLAB聚類函數介紹 117
4.8 實際應用 122
第5章 圖像分割 124
5.1 圖像分割方法概述 124
5.2 基于區域的圖像分割方法 127
5.2.1 閾值分割法 128
5.2.2 區域生長、分裂合并的圖像分割方法 129
5.2.3 基于閾值的灰度圖像分割方法 133
5.3 基于邊緣檢測的圖像分割方法 149
5.4 基于改進的主動輪廓模型的圖像分割方法 153
5.5 結合其他理論的圖像分割方法 157
5.6 基于圖像分割的運動目標檢測 165
5.6.1 背景差分法 165
5.6.2 幀間差分法 167
5.6.3 光流場法 168
5.7 基于圖論的圖像分割方法 169
5.8 實際應用 174
第6章 特征提取與選擇 176
6.1 概述 176
6.2 局部二值模式 176
6.3 方向梯度直方圖 195
6.4 金字塔方向梯度直方圖 201
6.5 Radon變換和改進的有限Radon變換特征提取 202
6.6 Hough變換特征提取 207
6.7 Gabor變換特征提取 210
6.8 小波變換特征提取 213
6.9 特征選擇 219
6.9.1 特征選擇基礎 220
6.9.2 特征選擇方法 224
6.10 應用實例 231
第7章 分類器 234
7.1 分類方法概述 234
7.2 貝葉斯分類方法 236
7.3 *近鄰分類和K-*近鄰分類 236
7.4 決策樹與選擇樹 238
7.5 支持向量機 239
7.6 神經網絡 244
7.7 極限學習機 250
7.8 Softmax分類器 252
7.9 集成分類器 252
7.10 分類器評估方法 257
7.11 MATLAB分類器 258
7.12 MATLAB分類器GUI 261
第8章 圖像數據維數約簡 266
8.1 概述 266
8.2 因子分析 268
8.3 三個無監督線性維數約簡方法 270
8.3.1 主分量分析 270
8.3.2 多維尺度變換法 273
8.3.3 獨立分量分析 275
8.4 二分類線性判別分析和*大邊緣準則 278
8.5 多類線性判別分析 282
8.6 二維主分量分析與二維線性判別分析 284
8.6.1 二維主分量分析 284
8.6.2 二維線性判別分析 286
8.7 基于遺傳規劃的多類判別分析 286
8.8 核維數約簡方法 290
8.9 關聯分析 295
8.9.1 問題描述 295
8.9.2 經典相關分析 295
8.9.3 核經典相關分析 299
8.10 應用 301
參考文獻 304
展開全部
書友推薦
- >
月亮與六便士
- >
【精裝繪本】畫給孩子的中國神話
- >
姑媽的寶刀
- >
小考拉的故事-套裝共3冊
- >
巴金－再思錄
- >
詩經-先民的歌唱
- >
中國歷史的瞬間
- >
伊索寓言-世界文學名著典藏-全譯本
本類暢銷
