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VisualC++数字图像模式识别技术详解
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9.3.4 多特征提取

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2022-01-24 09:38:02
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  • 第1章 绪论
    • 1.1.2 图像显示与存储
    • 1.2 模式识别基本概念
      • 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
    • 1.1.3 数字图像文件
    • 1.3 实践拓展
    • 1.1.4 数字图像处理
  • 第2章 Visual C++数字图像处理基础
    • 2.1.2 MFC类
    • 2.2 Visual C++数字图像处理
      • 2.2.2 位图文件读取
      • 2.2.3 图像增强
      • 2.2.4 图像形态学处理
      • 2.2.5 图像分割
    • 2.1.3 程序框架
    • 2.3 实践拓展
    • 2.1.4 集成开发环境
    • 2.1.5 生成多文档应用程序
  • 第3章 图像特征
    • 3.2 幅值特征
    • 3.3 几何特征
      • 3.3.2 周长
      • 3.3.3 面积
      • 3.3.4 长轴与短轴
      • 3.3.5 距离
    • 3.4 形状特征
      • 3.4.2 曲线描述
      • 3.4.3 标记
      • 3.4.4 矩形度
      • 3.4.5 圆形度
      • 3.4.6 不变矩
      • 3.4.7 偏心率
    • 3.5 纹理特征
      • 3.5.2 纹理分析
    • 3.6 实践拓展
  • 第4章 统计模式识别
    • 4.2 特征的提取与选择
      • 4.2.2 特征选择及分支界定法
      • 4.2.3 特征提取及主分量分析
    • 4.3 模式分类
      • 4.3.2 感知器分类器
      • 4.3.3 近邻分类器
    • 4.4 模式聚类
      • 4.4.2 层次聚类法
      • 4.4.3 c-均值算法
    • 4.5 实践拓展
  • 第5章 模式识别决策方法及实现
    • 5.1.2 误差反向传播算法
    • 5.2 隐马尔可夫模型
      • 5.2.2 隐马尔可夫模型基本算法
      • 5.2.3 隐马尔可夫模型的C语言实现
    • 5.1.3 BP网络的设计
    • 5.3 决策树
      • 5.3.2 决策树的设计
      • 5.3.3 决策树的C语言实现
    • 5.1.4 BP算法的C语言实现
    • 5.4 模板匹配
      • 5.4.2 Hausdorff距离
      • 5.4.3 基于改进的Hausdorff距离的模板匹配算法
      • 5.4.4 模板匹配的C语言实现
    • 5.5 实践拓展
  • 第6章 人脸检测与特征点定位
    • 6.1.2 其他人脸检测方法
    • 6.2 人脸检测实例
      • 6.2.2 肤色相似度计算
      • 6.2.3 人脸轮廓提取
      • 6.2.4 人脸定位
      • 6.2.5 脸内轮廓提取
      • 6.2.6 眼睛定位
      • 6.2.7 鼻子定位
      • 6.2.8 嘴部定位
    • 6.3 实践拓展
  • 第7章 汽车牌照识别
    • 7.2 车牌定位
      • 7.2.2 车牌形状识别
      • 7.2.3 车牌纹理识别
      • 7.2.4 车牌倾斜校正
      • 7.2.5 车牌定位及提取
    • 7.3 车牌字符分割
      • 7.3.2 去除边框
      • 7.3.3 字符分割
    • 7.4 车牌字符识别
      • 7.4.2 字符细化
      • 7.4.3 除噪
      • 7.4.4 字符模板匹配
    • 7.5 实践拓展
  • 第8章 脑部医学影像诊断
    • 8.2 脑部医学影像的特征提取
      • 8.2.2 脑CT图像纹理特征提取实例
    • 8.3 脑部医学影像分类器设计
      • 8.3.2 脑CT图像分类器训练实例
      • 8.3.3 分类器评估
    • 8.4 实践拓展
  • 第9章 印刷体汉字识别
    • 9.1.2 常用的汉字特征
    • 9.2 印刷体汉字的分类器设计
      • 9.2.2 结构模式识别
      • 9.2.3 统计模式识别与结构模式识别的结合
      • 9.2.4 人工神经网络
    • 9.3 印刷体汉字识别实例
      • 9.3.2 图像预处理
      • 9.3.3 文本区域处理
      • 9.3.4 多特征提取
      • 9.3.5 多分类器集成
    • 9.4 实践拓展
  • 第10章 手写体数字识别
    • 10.2 手写体数字图像的预处理
      • 10.2.2 图像反色
    • 10.3 手写体数字的特征提取
    • 10.4 手写体数字的识别
    • 10.5 实践拓展
  • 第11章 运动图像分析
    • 11.1.2 运动图像分析内容
    • 11.2 运动目标检测与跟踪实例
      • 11.2.2 运动目标检测
      • 11.2.3 运动目标跟踪
    • 11.3 实践拓展
  • 附录A 图像处理子函数代码—灰度变换
    • A.2 反转
    • A.3 分段线性拉伸
    • A.4 灰值化
  • 附录B 图像处理子函数代码—几何变换
    • B.2 任意角度旋转
    • B.3 旋转180°
    • B.4 顺时针旋转90°
    • B.5 逆时针旋转90°
    • B.6 水平镜像
    • B.7 垂直镜像
    • B.8 缩放
  • 附录C 图像处理子函数代码—空域增强
    • C.2 椒盐噪声
    • C.3 邻域平均
    • C.4 中值平均
    • C.5 梯度锐化
    • C.6 拉普拉斯锐化
  • 附录D 图像处理子函数代码—频域增强
    • D.2 快速傅里叶反变换
    • D.3 理想低通滤波
    • D.4 理想高通滤波
    • D.5 巴特沃斯低通滤波
    • D.6 巴特沃斯高通滤波
    • D.7 哈尔小波变换
    • D.8 哈尔小波反变换
  • 附录E 图像处理子函数代码—形态学
    • E.2 膨胀
    • E.3 开运算
    • E.4 闭运算
    • E.5 击中击不中细化
  • 附录F 图像处理子函数代码—图像分割
    • F.2 自适应阈值分割
    • F.3 Roberts算子
    • F.4 Sobel算子
    • F.5 Prewitt算子
    • F.6 Laplacian算子
    • F.7 边界跟踪
    • F.8 区域生长
  • 参考文献
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