VC++实现的图像模式识别技术详解——杨淑莹编

《图像模式识别--VC++技术实现》是由杨淑莹编著，李兰友主审的一本高校计算机科学与技术教材。该书旨在详细介绍图像模式识别的各种算法，并通过实际的VC++编程实现，让读者能够理解和掌握这一领域的核心技术。 本书共分为10个章节，首先介绍了模式识别的基本概念，帮助读者建立起对这一主题的整体认识。接着，作者详细讲解了分类器的设计，包括模板匹配分类器、基于概率统计的贝叶斯分类器、几何分类器和神经网络分类器，这些都是模式识别的核心组成部分。书中还涵盖了图像分割与特征提取、聚类分析（如模糊聚类分析和遗传算法聚类分析）等关键技术，这些内容有助于提升图像数据的处理和理解能力。 值得注意的是，本书的特点在于其新颖的选材和实用的教学方法。它不仅涉及传统的神经网络，还融入了模糊集理论和遗传算法等现代技术。每一项识别技术都由理论基础、实现步骤和VC++编程代码组成，使得学习过程既有理论深度，又有实践操作性，便于初学者快速上手。 本书不仅适用于计算机工程、信息工程、生物医学工程、智能机器人学、工业自动化以及模式识别等专业的本科生和研究生，也适合工程技术人员参考。版权信息明确，具有防伪标识，确保了读者获取到正版教材。 《图像模式识别：VC++技术实现》不仅是一本理论教材，更是一本实操指南，对于希望在图像处理领域深入研究或从事相关工作的读者来说，无论是理论研究还是项目实践，都是一份宝贵的资源。通过这本书，读者将能熟练掌握利用VC++进行图像模式识别的实际操作技巧，为进一步的专业发展打下坚实的基础。