图像识别与项目实践：VC++、MATLAB技术实现 第2版PDF电子书下载

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第1章 图像识别概述 1

1.1 图像识别意义 1

1.2 图像识别技术 3

1.3 图像识别开发基本流程 6

1.4 图像识别系统性能评价 7

1.5 特征提取 9

1.5.1 基于颜色的特征提取 10

1.5.2 基于纹理的特征提取 11

1.5.3 基于形状的特征提取 13

1.5.4 基于空间关系的特征提取 13

1.6 模式识别 14

1.6.1 模式识别简介 14

1.6.2 模式识别方法 16

1.6.3 模板匹配法 18

第2章 手写数字识别 20

2.1 手写数字图像数据特征分析 20

2.2 手写数字识别系统设计 22

2.3 特征提取 23

2.4 手写数字识别实现 27

第3章 邮政编码识别 31

3.1 邮政编码图像数据特征分析 31

3.2 邮政编码识别系统设计 32

3.3 邮政编码预处理 33

3.3.1 去除红色边框 34

3.3.2 灰度化与二值化 37

3.3.3 基于投影法的编码定位 39

3.3.4 数字切割 40

3.4 邮政编码样品特征提取与特征库 46

3.4.1 邮政编码样品特征提取 46

3.4.2 构建邮政编码样品特征库 47

3.5 邮政编码识别实现 49

第4章 汽车牌照号码识别 54

4.1 汽车牌照图像数据特征分析 54

4.2 汽车牌照号码识别系统设计 55

4.3 图像预处理 56

4.3.1 二值化 56

4.3.2 去噪 60

4.3.3 车牌定位 62

4.3.4 车牌图像标准化 67

4.3.5 字符分割 69

4.3.6 字符细化 73

4.4 车牌号码识别 78

第5章 印刷体汉字识别 90

5.1 印刷体汉字图像数据特征分析 90

5.2 汉字识别系统设计 91

5.3 图像预处理 91

5.3.1 二值化 91

5.3.2 消除噪声 95

5.3.3 汉字行切分与字切分 97

5.4 特征提取 104

5.5 汉字识别 110

第6章 一维条形码识别 116

6.1 一维条形码图像数据特征分析 116

6.2 一维条形码识别系统设计 119

6.3 一维条形码图像预处理 120

6.3.1 灰度化 120

6.3.2 二值化 122

6.3.3 校正处理 124

6.3.4 噪声处理 127

6.4 一维条形码识别实现 129

第7章 人脸识别 138

7.1 人脸图像数据特征分析 138

7.2 人脸识别系统设计 139

7.3 人脸图像预处理 141

7.3.1 去除背景 141

7.3.2 二值化 143

7.3.3 噪声消除 144

7.4 基于复合多重投影检测的人脸定位 146

7.4.1 复合多重投影检测方法 146

7.4.2 脸部区域定位 147

7.4.3 眼部区域定位 151

7.4.4 嘴部区域定位 157

7.5 特征提取 160

7.6 人脸识别实现 175

第8章 虹膜识别 178

8.1 虹膜图像数据特征分析 178

8.2 虹膜识别系统设计 179

8.3 虹膜定位 180

8.3.1 基于感兴趣区域的虹膜快速定位 180

8.3.2 虹膜外圆定位 181

8.3.3 虹膜内圆定位 182

8.4 虹膜区域处理 187

8.4.1 提取虹膜区域 187

8.4.2 虹膜区域极坐标变换 189

8.4.3 虹膜图像归一化 192

8.5 虹膜特征提取 192

8.5.1 二维Gabor滤波器 193

8.5.2 虹膜特征提取 195

8.6 虹膜特征降维 198

8.7 虹膜识别实现 201

第9章 指纹识别 210

9.1 指纹识别图像数据特征分析 210

9.2 指纹识别系统设计 211

9.3 指纹图像预处理 212

9.4 指纹图像Gabor滤波 220

9.4.1 Gabor滤波 220

9.4.2 指纹图像Gabor滤波方法 222

9.5 指纹特征降维 224

9.6 指纹识别实现 227

参考文献 232

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