本書共分12章，第1章為緒論。第2章為數(shù)字圖像的獲取，主要針對圖像采集裝置進行介紹，包括相機、鏡頭、光源等硬件設施。第3章為數(shù)字圖像預處理，包括圖像變換、圖像增強及數(shù)字形態(tài)學在預處理中的應用。第4章為圖像分割技術，對Hough變換、區(qū)域分割等不同的邊緣檢測和圖像分割算法的應用及特點進行總結。第5章為圖像特征提取與選擇，包括顏色特征和幾何特征的提取方法、基于主成分分析和Fisher變化的特征選擇方法。第6章為圖像匹配，利用基于灰度和特征的匹配算法尋找與模板對應的圖像區(qū)域。第7章是圖像智能識別，對聚類識別、神經網絡識別、支持向量機、模糊識別理論和實現(xiàn)方法進行了詳細的講解。第8至12章為數(shù)字圖像案例，案例內容包括車牌識別、多氣泡上升軌跡跟蹤、人臉識別和圖像三維識別、燈腳質量檢測等。 本書第3至7章為數(shù)字圖像處理的基本處理方法，對本書中涉及的數(shù)字圖像處理算法進行了清晰明了的描述，并詳細描述了其實現(xiàn)過程，配有相應的程序代碼，使讀者（學生）容易理解所講內容的原理、理論知識。第8至12章主要是數(shù)字圖像處理技術在實際工程問題中的應用，對問題的研究背景、設計方案、解決方法、實現(xiàn)過程及代碼實現(xiàn)進行了細致的闡述。在案例的程序設計方面，采用MATLAB或OpenCV（C++）語言實現(xiàn)，加強學生程序編寫、算法實現(xiàn)的能力，從而提升其在數(shù)字圖像處理方面的軟件開發(fā)能力。 本書總結了圖像領域先進理論和算法，對工程應用系統(tǒng)的綜合分析很有借鑒意義?？勺鳛橥ㄐ排c信息工程、電子科學與技術、計算機科學與技術、控制科學與工程等相關專業(yè)教材及參考用書，也可供從事圖像處理、分析和識別等相關領域的科技工作者和工程技術人員參考。
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