機器視覺教程

內容概要

本書是一本介紹機器視覺的書，內容豐富，通俗易懂。它提供了所有必需的理論工具，并且展示了如何將它們應用到實際的圖像處理與機器視覺系統(tǒng)中。本書包含許多編練習，有助于學生深入理解實用圖像處理算法的發(fā)展。    本書從回顧數學原理開始，繼而討論數字圖像處理中的關鍵問題，比如圖像描述與特征、邊緣檢測、特征提取、分割紋理和形狀等。本書還討論了圖像匹配、統(tǒng)計模式識別、語法模識別、聚類、擴散、自適應輪廓、參數變換和連貫性標記，介紹了一些重要的應用，包括自動目標識別。連續(xù)性和最優(yōu)化是本書反復陳述的兩個主題。    本書適用于電氣與計算機工程、計算機科學以及教學專業(yè)的高年級本科生與研究生，對于相關的工程技術人員也極具參考價值。    本書附帶光盤中包括書中用到的所軟件與數據。

作者簡介

Wesley E.Snyder在美國伊利諾伊大學獲得博士學位，目前是北卡羅來納州立大學電氣與計計算機工程系教授。他發(fā)表了100多篇論文，并且著有Industrial Robots一書。他是IEEE機器人與自動化學會和IEEE神經網絡協會的創(chuàng)始人，還是美國國家科學基金、美國國家航空和航天管理局

書籍目錄

To the instructorAcknowledgements  1 Introduction  2 Review of mathematical principles  3 Writing programs to process images  4 Images:Formation and representation  5 Linear operators and Kernels  6 Image relaxtion:Restoration and feature extraction  7 Mathematical morphology  8 Segmentation  9 Shape  10 Consistent labeling  11 Parametric transforms  12 Graphs and graph-theoretic concetpts  13 Image matching  14 Statical pattern recognition  15 Clustering  16 Syntactic pattern recognition  17 Applications  18 Automatic target recognitionAuthor indexIndex

圖書封面

圖書標簽Tags

無

評論、評分、閱讀與下載

---

    機器視覺教程 PDF格式下載

---