圖像處理模式識別（簡體書）

本書結合作者對圖像處理與模式識別進行的研究和工作，對圖像處理與模式識別方面的幾個關鍵問題進行了論述與探討。全書共分10章，內容包括顏色視覺特性與顏色相似性度量、基于脈沖噪聲檢測的圖像濾波方法、灰度圖像多結構元形態學邊緣檢測、基于形態變換的彩色圖像邊緣檢測、彩色圖像區域分割及應用、基于不變矩方法的圖像特征提取、基于BP神經網絡的圖像模糊分類、滿文文字識別及處理等。 本書可供信息科學、數理科學、生命科學和遙感科學的科研人員和工程技術人員閱讀，還可作為計算機科學與技術、自動化、電子工程、信號與信號處理等專業研究生和高年級本科生的參考書。

前言
第1章　顏色視覺特性與顏色相似性度量
　1.1　引言
　1.2　光度學基本概念
　1.3　視覺基本原理
　1.4　顏色基本特性
　1.5　顏色視覺原理
　1.6　顏色空間分析
　1.7　顏色相似性度量
　1.8　實驗結果與分析
　1.9　本章小結
　參考文獻
第2章　基于脈沖噪聲檢測的圖像濾波方法
　2.1　引言
　2.2　圖像噪聲
　2.3　灰度圖像脈沖噪聲濾除
　2.4　彩色圖像脈沖噪聲濾除
　2.5　實驗結果與分析
　2.6　本章小結
　參考文獻
第3章　灰度圖像多結構元形態學邊緣檢測
　3.1　引言
　3.2　數學形態學的特點
　3.3　二值形態學
　3.4　灰度數學形態學的基本運算
　3.5　灰度圖像形態學的邊緣檢測梯度
　3.6　抗噪型形態學邊緣檢測算法
　3.7　多結構元形態學邊緣檢測算法
　3.8　結構元的選擇
　3.9　實驗結果與分析
　3.10　本章小結
　參考文獻
第4章　基于形態學變換的彩色圖像邊緣檢測
　4.1　引言
　4.2　圖像陰影過渡區的檢測研究
　4.3　HSI顏色空間形態學變換
　4.4　彩色形態學開運算和閉運算
　4.5　多結構元彩色形態學邊緣檢測算法
　4.6　實驗結果與分析
　4.7　本章小結
　參考文獻
第5章　彩色圖像區域分割及應用
　5.1　引言
　5.2　彩色圖像區域分割
　5.3　足球機器人視覺系統概述
　5.4　足球機器人色標搜索與分割
　5.5　實驗結果與分析
　5.6　本章小結
　參考文獻
第6章　基于不變矩方法的圖像特征提取
　6.1　引言
　6.2　不變矩理論
　6.3　線矩特征的計算
　6.4　實驗結果與分析
　6.5　本章小結
　參考文獻
第7章　基于BP神經網絡的圖像模糊分類
　7.1　引言
　7.2　多層前向神經網絡
　7.3　神經網絡訓練與學習的預處理
　7.4　基于BP神經網絡的顏色分類
　7.5　實驗結果與分析
　7.6　本章小結
　參考文獻
第8章　滿文文字識別預處理
　8.1　引言
　8.2　滿文編碼系統
　8.3　二值化處理
　8.4　傾斜校正
　8.5　版面分析
　8.6　滿文單字識別預處理
　8.7　本章小結
　參考文獻
第9章　滿文文字識別
　9.1　引言
　9.2　文字識別的原理和方法
　9.3　文字識別現狀
　9.4　滿文文字識別系統結構
　9.5　基于筆劃基元的滿文單字識別
　9.6　基于二級子結構引導的滿文識別
　9.7　基于WNN的滿文連接筆劃識別
　9.8　實驗結果與分析
　9.9　本章小結
　參考文獻
第10章　滿文文字識別后處理
　10.1　引言
　10.2　后處理的原理和方法
　10.3　基于知識基的滿文識別后處理
　參考文獻