VC++实现的图像模式识别技术教程

"《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等学校计算机科学与技术教材，主要介绍了图像模式识别的各种算法及其在VC++环境下的实现方法。全书包含10章，内容涵盖模式识别的基础概念、分类器设计、模板匹配分类器、Bayes分类器、几何分类器、神经网络分类器、图像分割与特征提取、聚类分析、模糊聚类分析和遗传算法聚类分析。书中特别强调实用性，选取了神经网络、模糊集理论、遗传算法等现代技术，并提供了每种模式识别技术的理论基础、实现步骤及编程代码，所有代码均使用VC++编写，结构清晰、易于理解，适合初学者学习。此书适合作为计算机工程、信息工程、生物医学工程、智能机器人学、工业自动化、模式识别等相关学科的本科生和研究生教材或教学参考书，同时也可供相关领域的工程技术人员参考。" 该书详细阐述了图像模式识别的基础理论，如模式识别的基本概念，这通常包括图像特征的提取、分类准则和识别算法。分类器设计是模式识别的核心，书中提到了多种分类器，如模板匹配分类器，它基于图像局部特征进行匹配以识别对象；Bayes分类器利用概率统计理论进行决策；几何分类器则依赖于形状和空间关系的分析。神经网络分类器则是利用模拟人脑神经元网络的方式进行学习和识别。 此外，书中还深入探讨了图像处理的关键环节——图像分割与特征提取，这是模式识别的前提，通过分割可以将图像分成具有不同属性的区域，特征提取则旨在提取对识别有用的代表性信息。聚类分析是无监督学习的一种形式，用于将相似的数据分组，书中涵盖了传统的聚类方法以及模糊聚类分析和遗传算法聚类分析，这些方法能够处理不确定性信息和优化问题。 本书的特色在于结合理论与实践，每种模式识别技术都提供了详细的实现步骤和VC++代码示例，使读者能够在实际操作中更好地理解和掌握这些技术。通过学习本书，读者不仅可以了解图像模式识别的基本原理，还能获得编写相关应用程序的能力。