《Visual C++数字图像模式识别技术详解（第2版）》一1.3 实践知识拓展
1.3 实践知识拓展 随着现代计算机技术的飞速发展，在医学领域，各种最新的计算机技术的引进与应用已成为进一步促进医疗诊断水平提高必不可少的手段。以前，各种医学影像诊断设备，如B超、CT、核磁共振等探测到的人体信息均采用普通数字图像格式，如BMP、JPG等进行存储。但由于这类数字图像存储格式存储的医学...
《Visual C++数字图像模式识别技术详解（第2版）》一1.2 模式识别基本概念
1.2 模式识别基本概念 模式识别是20世纪60年代迅速发展起来的一门前沿学科，在许多领域得到了广泛应用。本节简要介绍模式识别的基本概念和系统组成，以及模式识别在图像识别中的应用方法。 1.2.1 模式和模式识别的概念 模式识别的目的就是利用计算机模仿人的识别能力，它往往包含推理过程，需要专家系统、...
《Visual C++数字图像模式识别技术详解（第2版）》一1.1 数字图像处理概述
1.1 数字图像处理概述 数字图像处理也称为计算机图像处理，是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理起始于20世纪50年代，并于20世纪60年代初期形成一门独立学科。目前，数字图像处理技术作为自动化、信息化的一个重要手段广泛应用于各行各业许多环节中，为提高工作效率和工...
《Visual C++数字图像模式识别技术详解（第2版）》一第1章 绪 论
第1章 绪 论 模式识别可以说是伴随人们生活的每一天。听到某个人说话，就能分辨出这个人是谁；当某种东西出现在视觉范围之内时，就能认出这个东西是什么，诸如此类。人们从来没有过多地关注自己所具备的识别能力，而认为是理所当然的。随着计算机技术的发展，人们希望利用计算机模仿人的识别能力，从而开始了模式识别技...
《Visual C++数字图像模式识别技术详解（第2版）》一导读
前言 作为一门实用而综合性的边缘学科，数字图像模式识别技术研究的内容主要包括图像变换、图像增强、图像特征提取、图像识别，以及运动图像分析等。本书将以实践为导向，以实用为目标来介绍这些重要的数字图像模式识别技术。在介绍数字图像模式识别技术基础理论及算法原理的同时，重点介绍如何用Visual C++实现...
《Visual C++数字图像模式识别技术详解（第2版）》一3.6 实践知识拓展
3.6 实践知识拓展 Sift算法是Lowe提出的一种比较奇特的特征点提取算法。它选择高斯残差在尺度空间上的极值点为特征点，并计算特征点局部邻域内的梯度方向直方图为描述子。这种算法将图像金字塔结构引入尺度空间以减少计算量，同时针对128维的特征向量空间，使用了BBF（Best Bin First）算...
《Visual C++数字图像模式识别技术详解（第2版）》一3.5 纹理特征
3.5 纹理特征纹理特征是图像分析中的重要特征，因此成为模式识别中用来辨别图像区域的重要依据，它在图像的分类识别中得到了广泛的应用。纹理特征是一种不依赖于颜色或亮度的、反映图像中同质现象的重要特征，是所有物体表面共有的内在特性，包含了物体表面结构组织排列的重要信息以及与周围环境的联系。纹理的分析识别...
《Visual C++数字图像模式识别技术详解（第2版）》一3.4 形状特征
3.4 形状特征 物体的形状特征也是物体的一个重要模式特征，本节将介绍对物体形状的描述及其计算方法。 3.4.1 多边形描述 一个图像区域边界可以用多边形来近似表示。对于一个闭合的曲线，当多边形的边数与边界中顶点数相等时，边界中的每对点都定义了多边形中的一个边，在这种情况下，以上近似是精确的。在实际...
《Visual C++数字图像模式识别技术详解（第2版）》一3.3 几何特征
3.3 几何特征 图像的几何特征在图像分析中起着十分重要的作用，在许多图像应用系统中，经常使用区域的一些几何特征，如大小、位置和方向，来确定物体的位置并识别它们。为了特征提取方便，在提取图像的几何特征之前，需对图像进行二值化处理，即处理成只有0和1两种值的黑白图像。又由于二值图像便于获取、存取和处理...
《Visual C++数字图像模式识别技术详解（第2版）》一3.2 幅值特征
3.2 幅值特征 图像的统计特征只反映了图像整体的像素灰度分布特性，并没有反映不同灰度像素在图像中的位置分布信息，而图像的幅值特征则可以反映这些特性。图像的幅值特征主要包括两个，分别是矩特征和投影特征。1．矩由于图像幅值的分布是与空间相关的，因此对幅值与空间综合考虑得到的是相应的矩运算。对于一个M×...
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