數(shù)字圖像處理與機(jī)器視覺：Visual C 與Matlab實(shí)

數(shù)字圖像處理與機(jī)器視覺：VisualC++與Matlab實(shí)讀書筆記模板01思維導(dǎo)圖讀書筆記作者介紹內(nèi)容摘要目錄分析精彩摘錄目錄0305020406思維導(dǎo)圖視覺第版技術(shù)圖像機(jī)器視覺數(shù)字圖像處理機(jī)器第章圖像基礎(chǔ)綜合案例理論應(yīng)用值濾波空間域本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要《數(shù)字圖像處理與機(jī)器視覺——VisualC++與Matlab實(shí)現(xiàn)(第2版)》將理論知識(shí)、科學(xué)研究和工程實(shí)踐有機(jī)結(jié)合起來，內(nèi)容涉及數(shù)字圖像處理和識(shí)別技術(shù)的方方面面，包括圖像的點(diǎn)運(yùn)算、幾何變換、空域和頻域?yàn)V波、小波變換、圖像復(fù)原、彩色圖像處理、形態(tài)學(xué)處理、圖像分割、圖像壓縮以及圖像特征提取等；同時(shí)對(duì)機(jī)器視覺進(jìn)行了前導(dǎo)性的探究，重點(diǎn)介紹了3種目前在工程技術(shù)領(lǐng)域非常流行的分類技術(shù)——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、支持向量機(jī)(SVM)和AdaBoost，并在配套給出的識(shí)別案例中直擊光學(xué)字符識(shí)別(OCR)、人臉識(shí)別和性別分類等熱點(diǎn)問題。讀書筆記讀書筆記前面都講的挺通俗易懂的，13開始就有點(diǎn)跟不上了，總體來說很全面的，很推薦對(duì)圖像處理感興趣的人閱讀的。很不錯(cuò)的書，原來圖像處理用到的數(shù)學(xué)并不困難，但效果卻非常顯著。還不錯(cuò)，雖然matlab現(xiàn)在我很少用，但是里面的知識(shí)框架感覺很詳細(xì)了，講解也通俗易懂，沒有太多證明過程。強(qiáng)推，這本書是真正地處理了我學(xué)習(xí)上的疑惑，雖然在有些細(xì)節(jié)上面描述的不是很好，但是在行文關(guān)系上處理地非常清晰，實(shí)現(xiàn)代碼也很簡潔，也很實(shí)用。不知道評(píng)論區(qū)是在故意凡爾賽，還是真的懂很多，我還是稍微說一下吧。中國太多的書籍都是這樣，過分強(qiáng)調(diào)理論，反而忽略了實(shí)踐出真知。目錄分析0.1數(shù)字圖像0.3數(shù)字圖像處理的預(yù)備知識(shí)0.2數(shù)字圖像處理與機(jī)器視覺第0章初識(shí)數(shù)字圖像處理與機(jī)器視覺1.1MATLABR2011a簡介1.2MATLAB圖像類型及其存儲(chǔ)方式1.3MATLAB的圖像轉(zhuǎn)換1.4讀取和寫入圖像文件1.5圖像的顯示12345第1章MATLAB數(shù)字圖像處理編程基礎(chǔ)2.1位圖文件及其C++操作2.2認(rèn)識(shí)CImg類2.3CImg類基礎(chǔ)操作2.4DIPDemo工程2.5CImg應(yīng)用示例12345第2章VisualC++圖像處理編程基礎(chǔ)3.1灰度直方圖3.2灰度的線性變換3.3灰度對(duì)數(shù)變換3.4伽瑪變換第3章圖像的點(diǎn)運(yùn)算3.5灰度閾值變換3.6分段線性變換3.7直方圖均衡化3.8直方圖規(guī)定化（匹配）第3章圖像的點(diǎn)運(yùn)算4.1解決幾何變換的一般思路4.3圖像鏡像4.2圖像平移第4章圖像的幾何變換4.4圖像轉(zhuǎn)置4.5圖像縮放4.6圖像旋轉(zhuǎn)4.7插值算法4.8圖像配準(zhǔn)簡介4.9VisualC++高級(jí)應(yīng)用實(shí)例——汽車牌照的投影失真校正010302040506第4章圖像的幾何變換5.1圖像增強(qiáng)基礎(chǔ)5.3圖像平滑5.2空間域?yàn)V波第5章空間域圖像增強(qiáng)5.5圖像銳化5.4中值濾波第5章空間域圖像增強(qiáng)6.1頻率域?yàn)V波——與空間域?yàn)V波殊途同歸6.2傅里葉變換基礎(chǔ)知識(shí)6.3快速傅里葉變換及實(shí)現(xiàn)6.4頻域?yàn)V波基礎(chǔ)第6章頻率域圖像增強(qiáng)6.5頻率域低通濾波器6.6頻率域高通濾波器6.7MATLAB綜合案例——利用頻域?yàn)V波消除周期噪聲6.8頻域?yàn)V波器與空域?yàn)V波器之間的內(nèi)在聯(lián)系附錄12345第6章頻率域圖像增強(qiáng)7.1多分辨率分析7.2Gabor多分辨率分析7.3常見小波分析7.4高維小波第7章小波變換8.1圖像復(fù)原的理論模型8.3空間濾波8.2噪聲模型第8章圖像復(fù)原8.4逆濾波復(fù)原8.5維納濾波復(fù)原8.6有約束最小二乘復(fù)原8.7Lucky-Richardson復(fù)原8.8盲去卷積圖像復(fù)原8.9MATLAB圖像復(fù)原綜合案例——去除照片的運(yùn)動(dòng)模糊010302040506第8章圖像復(fù)原9.1彩色基礎(chǔ)9.3全彩色圖像處理基礎(chǔ)9.2彩色模型第9章彩色圖像處理10.1圖像壓縮理論10.2DCT變換與量化10.3預(yù)測(cè)編碼10.4霍夫曼編碼10.5算術(shù)編碼10.6游程編碼010302040506第10章圖像壓縮10.8VisualC++綜合案例——類似JPEG的圖像壓縮10.7JPEG和JPEG2000壓縮標(biāo)準(zhǔn)第10章圖像壓縮11.1預(yù)備知識(shí)11.2二值圖像中的基本形態(tài)學(xué)運(yùn)算11.3二值圖像中的形態(tài)學(xué)應(yīng)用11.4灰度圖像中的基本形態(tài)學(xué)運(yùn)算小結(jié)12345第11章形態(tài)學(xué)圖像處理12.1圖像分割概述12.2邊緣檢測(cè)12.3霍夫變換12.4閾值分割第12章圖像分割12.6小結(jié)12.5區(qū)域分割第12章圖像分割13.1圖像特征概述13.2基本統(tǒng)計(jì)特征13.3特征降維13.4綜合案例——基于PCA的人臉特征抽取13.5局部二進(jìn)制模式12345第13章特征提取14.1模式識(shí)別概述14.3最小距離分類器和模板匹配14.2模式識(shí)別方法分類第14章圖像識(shí)別初步15.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介15.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)15.3基于ANN的數(shù)字字符識(shí)別系統(tǒng)DigitRec——分析與設(shè)計(jì)15.4基于ANN的數(shù)字字符識(shí)別系統(tǒng)——DigitRec的實(shí)現(xiàn)第15章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)15.5基于ANN的數(shù)字字符識(shí)別系統(tǒng)——DigitRec的測(cè)試15.7神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對(duì)訓(xùn)練和識(shí)別的影響15.6改進(jìn)的DigitRec第15章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)16.1支持向量機(jī)的分類思想16.2支持向量機(jī)的理論基礎(chǔ)16.3SVM的MATLAB實(shí)現(xiàn)16.4綜合案例——基于PCA和SVM的人臉識(shí)別系統(tǒng)16.5SVM在線資源12345第16章支持向量機(jī)17.1AdaBoost分類思想17.2AdaBoost理論基礎(chǔ)17.3構(gòu)建AdaBoost的MATLAB工具箱17.4MATLAB綜合案例——基于AdaBoost的面部圖像男女性別分類第17章AdaBoost作者介紹同名作者介紹這是