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編輯推薦: |
直击当今研究热点,选择有代表性的专题项目,详细介绍了手写数字识别、邮政编码识别、汽车牌照号码识别、印刷体汉字识别、一维条形码识别、人脸识别、虹膜识别、指纹识别八个应用项目的实现方法。书中实例程序的框架结构简单,代码简洁,读者可在数字图像处理技术的基础上进一步深化学习内容,提高实践应用能力和项目开发能力。
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內容簡介: |
本书是一本有关数字图像处理应用项目开发与实践指导类的教材,主要介绍图像处理应用项目开发的基本流程、图像识别处理应用项目关键技术。本书直击当今研究热点,选择有代表性的专题项目,详细介绍了手写数字识别、邮政编码识别、汽车牌照号码识别、印刷体汉字识别、一维条形码识别、人脸识别、虹膜识别、指纹识别八个应用项目的实现方法。同时,针对每一个项目介绍项目的应用及意义,该项目的数据特征分析、识别系统设计、图像预处理技术、特征提取技术,以及识别方法等。书中实例程序的框架结构简单,代码简洁,读者可在数字图像处理技术的基础上进一步深化学习内容,提高实践应用能力和项目开发能力。
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關於作者: |
杨淑莹 博士学位,天津理工大学计算机科学与工程学院教授,硕士研究生导师,天津市教学名师,中国图像图形学学会第五届理事会学术委员会委员。多年来在图像、语音、时间序列等方面进行模式识别相关工作的深入研究,涉及模式识别,数字图像处理、信号与信息处理、智能计算等领域。承担并完成国家级、市级自然科学基金项目多项,获得天津市科学技术进步奖2项,发表论文50多篇;撰写专著6部。现任国家级精品课、国家级精品资源共享课负责人;主编教材获得国家级十一五规划教材和国家级十二五规划教材;获得市级教学成果奖3项。
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目錄:
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第1章 图像识别概述 (1)
1.1 图像识别意义 (1)
1.2 图像识别技术 (3)
1.3 手写数字识别 (6)
1.4 邮政编码识别 (8)
1.5 车牌识别简介 (10)
1.6 印刷体汉字识别 (13)
1.7 条形码识别 (16)
1.8 人脸识别 (18)
1.9 虹膜识别 (20)
1.10 指纹识别 (22)
1.11 图像识别系统性能评价 (24)
第2章 图像识别关键技术 (27)
2.1 图像识别开发基本流程 (27)
2.2 图像预处理 (28)
2.2.1 灰度化 (29)
2.2.2 灰度变换 (30)
2.2.3 灰度分布均衡化 (32)
2.2.4 几何变换 (33)
2.2.5 去噪 (34)
2.2.6 锐化 (36)
2.2.7 形态学处理 (38)
2.2.8 细化 (43)
2.2.9 目标物体的轮廓提取 (45)
2.2.10 分割 (48)
2.2.11 基于投影法定位 (51)
2.2.12 测量 (51)
2.3 变换域处理 (53)
2.3.1 傅里叶变换 (54)
2.3.2 Gabor变换 (55)
2.3.3 小波变换 (56)
2.4 特征提取 (59)
2.4.1 基于颜色的特征提取 (60)
2.4.2 基于纹理的特征提取 (60)
2.4.3 基于形状的特征提取 (62)
2.4.4 基于空间关系的特征提取 (63)
2.5 模式识别 (63)
2.5.1 模式识别简介 (63)
2.5.2 模式识别方法 (65)
2.5.3 模板匹配法 (67)
第3章 手写数字识别 (70)
3.1 手写数字图像数据特征分析 (70)
3.2 手写数字识别系统设计 (72)
3.3 特征提取 (73)
3.4 手写数字识别 (77)
第4章 邮政编码识别 (81)
4.1 邮政编码图像数据特征分析 (81)
4.2 邮政编码识别系统设计 (82)
4.3 邮政编码预处理 (83)
4.3.1 去除红色边框 (84)
4.3.2 灰度化与二值化 (87)
4.3.3 基于投影法的编码定位 (89)
4.3.4 数字切割 (90)
4.4 邮政编码样本特征提取与特征库 (96)
4.4.1 邮政编码样本特征提取 (96)
4.4.2 构建邮政编码样本特征库 (97)
4.5 邮政编码识别 (99)
第5章 汽车牌照号码识别 (104)
5.1 汽车牌照图像数据特征分析 (104)
5.2 汽车牌照号码识别系统设计 (105)
5.3 图像预处理 (106)
5.3.1 二值化 (106)
5.3.2 去噪 (111)
5.3.3 车牌定位 (113)
5.3.4 车牌图像标准化 (118)
5.3.5 字符分割 (120)
5.3.6 字符细化 (124)
5.4 车牌号码识别 (128)
第6章 印刷体汉字识别 (141)
6.1 印刷体汉字图像数据特征分析 (141)
6.2 汉字识别系统设计 (142)
6.3 图像预处理 (142)
6.3.1 二值化 (142)
6.3.2 消除噪声 (146)
6.3.3 汉字行切分与字切分 (148)
6.4 特征提取 (155)
6.5 汉字识别 (161)
第7章 一维条形码识别 (167)
7.1 一维条形码图像数据特征分析 (167)
7.2 一维条形码识别系统设计 (170)
7.3 一维条形码图像预处理 (171)
7.3.1 灰度化 (171)
7.3.2 二值化 (173)
7.3.3 图像校正处理 (175)
7.3.4 噪声处理 (178)
7.4 一维条形码识别 (180)
第8章 人脸识别 (189)
8.1 人脸图像数据特征分析 (189)
8.2 人脸识别系统设计 (190)
8.3 人脸图像预处理 (192)
8.3.1 去除背景 (192)
8.3.2 二值化 (194)
8.3.3 噪声消除 (195)
8.4 基于复合多重投影检测的人脸定位 (197)
8.4.1 复合多重投影检测方法 (197)
8.4.2 脸部区域定位 (198)
8.4.3 眼部区域定位 (202)
8.4.4 嘴部区域定位 (208)
8.5 特征提取 (211)
8.6 人脸识别 (226)
第9章 虹膜识别 (229)
9.1 虹膜图像数据特征分析 (229)
9.2 虹膜识别系统设计 (230)
9.3 虹膜定位 (231)
9.3.1 基于感兴趣区域的虹膜快速定位 (232)
9.3.2 虹膜外圆定位 (232)
9.3.3 虹膜内圆定位 (234)
9.4 虹膜区域处理 (238)
9.4.1 提取虹膜区域 (238)
9.4.2 虹膜区域极坐标变换 (240)
9.4.3 虹膜图像规范化 (243)
9.5 虹膜特征提取 (244)
9.5.1 二维Gabor滤波器 (244)
9.5.2 虹膜特征提取 (247)
9.6 虹膜特征降维 (250)
9.7 虹膜识别 (254)
第10章 指纹识别 (262)
10.1 指纹识别图像数据特征分析 (262)
10.2 指纹识别系统设计 (263)
10.3 指纹图像预处理 (264)
10.4 指纹图像Gabor滤波 (272)
10.4.1 Gabor滤波 (272)
10.4.2 指纹图像Gabor滤波方法 (274)
10.5 指纹特征降维 (276)
10.6 指纹识别 (279)
参考文献 (284)
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內容試閱:
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图像识别技术涉及数字图像处理、模式识别、人工智能、计算机等学科,是一门综合性的技术。自从电子计算机诞生以来,用机器来模拟实现人类所具有的能力便成为一项非常热门且颇具挑战性的研究领域。由于图像信息易于采集,信息相关性多,抗干扰能力强,因此获得了越来越广泛的应用。当前,人类社会已经进入了信息化和数字化时代,随着国家信息化进程的加速,对于图像识别的需求量越来越大,应用也将越来越广泛。
目前,数字图像处理与模式识别的教材以纯学术性为主,十分侧重于理论推导和分析,与实际编程实现和具体工程脱节。因此,带来如下问题。
1.不能胜任高端业务
虽然掌握图像处理技术可应用于图像预处理环节,但是人们对图像数据更多的是应用于模式识别。在学习完图像处理后,还缺乏高端的图像识别技能。
2.实践能力欠缺
传统教学以理论介绍为主,强调理论的体系和概念,忽视技术的联系和灵活应用,对理论的理解仅限于表面认识,很难看到理论的实际应用效果。由于缺乏实践性教材指导,读者面对应用领域,往往不知所措,无从下手,更谈不上创新应用。
3.人才培养和市场需求之间脱节
目前,市场上对人才的需求越来越倾向于具有实践能力和项目开发经验的人才,而这方面需要积累和引导。
本书从在人们日常生活中产生重大影响的项目入手,综合了作者多年从事数字图像处理和模式识别领域研究的成果,结合实际应用项目,阐述了图像识别的相关知识,介绍了开发实例的实现方法。这里,打破单方面介绍数字图像处理和模式识别的理论知识体系,而是将两者与项目实践有机地结合起来,由易到难,循序渐进,介绍项目实现技术。每个项目实例介绍研究意义、背景和要求,并从数据特征分析、图像预处理、特征提取、模式识别4个主要方面入手,提供了项目开发技术原理、实现流程、算法的实现步骤,将实现技术落实到编程,提供VC或MATLAB的编程代码。
本书介绍了手写数字识别、邮政编码识别、汽车牌照号码识别、印刷体汉字识别、一维条形码识别、人脸识别、虹膜识别、指纹识别等项目的开发技术。这些项目在社会中广泛应用,对人们的生活产生重大的影响。项目例程框架结构简单,每个项目的具体实现方法都提供编程实例,代码简洁,使读者能够掌握图像识别工程的核心技术,掌握图像识别的方法,为本领域的研究打下坚实的基础,提高独立承担科研项目开发的能力。
本书在天津理工大学教材建设基金的资助下,得以顺利完成,作者表示感谢。参加编写的还有刘婷婷、刘旭鹏、陶冲、申婷婷、叶诚、祁稳杰、谷林、陈品、王博凯、王光彪、冯帆、贾紫娟、牛廷伟、邓飞。最后本书作者对书中所引论文和参考书籍的作者表示感谢。
由于作者水平有限,书中难免会有缺陷和不足之处,敬请广大读者批评和指正!
著 者
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