数字图像处理与机器视觉的Matlab+ANN实现

资源摘要信息:《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现》是一本结合了理论知识、科学研究与工程实践的书籍，该书详细介绍了数字图像处理和机器视觉的相关技术和方法。本文将从数字图像处理的角度，对书籍内容进行知识点的解析和总结。 1. 数字图像处理概述 数字图像处理是利用计算机对图像进行分析和处理的技术。它涵盖了从图像的获取、表示、存储、处理到分析和理解的一系列过程。《数字图像处理与机器视觉》一书以第0章为开端，对数字图像处理的基本概念和相关背景知识进行了概述。 2. MATLAB图像处理编程基础 MATLAB作为一种高级数学计算和可视化软件，非常适合进行图像处理的研究和开发。第1章对MATLAB环境进行介绍，并通过实例讲解如何在MATLAB中进行图像处理编程。这为后续章节中复杂的图像处理操作打下了基础。 3. Visual C++图像处理编程基础 Visual C++作为另一种强大的编程环境，拥有处理图像的多种库和工具。第2章讲解了在Visual C++环境下进行图像处理编程的基础知识，以及如何将算法实现为可执行的程序代码。 4. 图像的点运算 点运算是图像处理中最基本的操作之一，它包括图像的灰度变换、直方图均衡化等。第3章详细阐述了这些操作的原理和实现方法。 5. 图像的几何变换 几何变换涉及图像的空间坐标变换，如平移、旋转、缩放和仿射变换。第4章讨论了这些几何变换的理论基础和在MATLAB中的实现技巧。 6. 空间域图像增强 空间域增强处理直接在图像的像素上操作，不涉及图像的频域变换。第5章对图像的对比度增强、锐化、噪声抑制等空间域增强技术进行了详细的讲解。 7. 频率域图像增强 频率域增强是通过改变图像的频率分量来增强或抑制图像的某些特征，例如模糊和噪声。第6章介绍了频率域图像增强的原理和相关操作。 8. 彩色图像处理 彩色图像处理在颜色空间变换、色彩校正、图像分割等方面有其特殊性。书中第7章讲述了彩色图像处理的相关知识，包括色彩模型的应用和色彩图像增强技术。 机器视觉部分则在书中占据重要地位，它通常用于自动信息获取和处理系统中，包括视觉感知、图像识别、解释和理解等任务。书中特别提到了两种分类技术——人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)，这两种技术在模式识别和机器学习领域具有广泛应用。 人工神经网络(ANN)是模拟生物神经网络结构和功能的计算模型，具有很强的学习能力和非线性映射能力，非常适用于模式识别和图像分类等问题。 支持向量机(SVM)是一种有效的分类和回归算法，它通过寻找最优超平面来最大化不同类别数据的边界，因此在处理高维数据和复杂模式识别问题时具有良好的性能。 书中的实践案例还包含了光学字符识别(OCR)和人脸识别技术，这两者是机器视觉中研究的重点，并且有着广泛的应用前景。光学字符识别用于从图像中提取文字信息，而人脸识别则用于识别和验证个人身份。 此外，源码文件包“Digital-image-processing-and-machine-vision-master”包含了书中提到的MATLAB源码示例，这些代码对于理解和实现书中介绍的图像处理和机器视觉方法非常有帮助。 以上是对《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现》书籍内容的详细介绍。对于研究图像处理和机器视觉的学者和工程师来说，这本书提供了丰富的理论知识和实践指导，是一份宝贵的学习资源。