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内容简介:
本书是一本介绍机器视觉的书,内容丰富,通俗易懂。它提供了所有必需的理论工具,并且展示了如何将它们应用到实际的图像处理与机器视觉系统中。本书包含许多编练习,有助于学生深入理解实用图像处理算法的发展。
本书从回顾数学原理开始,继而讨论数字图像处理中的关键问题,比如图像描述与特征、边缘检测、特征提取、分割纹理和形状等。本书还讨论了图像匹配、统计模式识别、语法模识别、聚类、扩散、自适应轮廓、参数变换和连贯性标记,介绍了一些重要的应用,包括自动目标识别。连续性和*化是本书反复陈述的两个主题。
本书适用于电气与计算机工程、计算机科学以及教学专业的高年级本科生与研究生,对于相关的工程技术人员也极具参考价值。
本书附带光盘中包括书中用到的所软件与数据。
书籍目录:
To the instructor
Acknowledgements
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 C***istent labeling
11 Parametric transforms
12 Graphs and graph-theoretic concetpts
13 Image matching
14 Statical pattern recognition
15 Clustering
16 Syntactic pattern recognition
17 Applicati***
18 Automatic target recognition
Author index
Index
作者介绍:
Wesley E.Snyder在美国伊利诺伊大学获得博士学位,目前是北卡罗来纳州立大学电气与计计算机工程系教授。他发表了100多篇论文,并且著有Industrial Robots一书。他是IEEE机器人与自动化学会和IEEE神经网络协会的创始人,还是美国国家科学基金、美国国家航空和航天管理局
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书籍清晰度:5分
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- 网友 权***波:
收费就是好,还可以多种搜索,实在不行直接留言,24小时没发到你邮箱自动退款的!
- 网友 陈***秋:
不错,图文清晰,无错版,可以入手。
- 网友 丁***菱:
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书籍真实打分
故事情节:5分
人物塑造:6分
主题深度:8分
文字风格:3分
语言运用:9分
文笔流畅:7分
思想传递:5分
知识深度:7分
知识广度:8分
实用性:4分
章节划分:5分
结构布局:8分
新颖与独特:9分
情感共鸣:6分
引人入胜:9分
现实相关:8分
沉浸感:5分
事实准确性:3分
文化贡献:6分