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目录 1

第一章 基本概念 7

第一节 图像识别问题及其分类 7

一、什么是图像什么是图像识别问题 7

二、识别分类 8

第二节 图像识别与图像处理及图像理解的关系 9

一、什么是图像处理 9

二、什么是图像理解 11

三、图像识别与图像处理及图像理解的关系 12

第三节 文字识别 14

一、相关匹配识别原理 15

二、概率判定准则 17

三、句法模式识别 18

一、识别方法概述 20

第四节 图像识别方法 20

二、识别实例 22

三、识别系统组成（分类模型） 25

参考文献 27

第二章 图像识别的统计方法 29

第一节 概率统计基础知识 30

一、概率统计方法的提出 30

二、随机事件 30

三、事件发生的可能性大小——概率 31

四、随机事件的“和”与“积”概率加法定理 33

五、条件概率概率乘法定理 35

六、全概率公式 36

七、贝叶斯公式 37

八、随机事件的独立性 38

九、独立试验序列 39

一、特征向量 41

第二节 特征抽取及选择 41

二、特征抽取及选择 42

三、判别函数（识别函数） 44

第三节 线性判别函数 46

一、线性判别函数定义 46

二、线性分类器 47

三、线性判别函数的几何意义 48

四、系数调整（误差修正） 50

第四节 非线性判别函数 52

一、广义线性判别函数 53

二、非线性可分的二类问题 57

第五节 统计分类法 59

一、问题的提出 59

二、贝叶斯法则 61

三、贝叶斯分类器 65

一、二类别情况 69

第六节 最小距离分类法 69

二、多类别情况 70

三、决策区域 71

四、最近邻域分类法 73

第七节 聚类分类法 74

一、聚合分类 74

二、等级分群技术 78

第八节 参数估计和学习 80

一、什么是参数估计 80

二、学习 81

三、监督学习 82

四、无监督学习 84

参考文献 86

第三章 图像识别的模糊集识别法 88

第一节 模糊集的一般概念 88

一、概述 88

二、普通集合 90

三、模糊集合 92

第二节 模糊关系及其性质 100

一、普通关系（通常关系） 100

二、模糊关系 103

第三节 隶属原则与图像识别中的直接方法 105

一、三角形的模糊集分类 106

二、四边形的模糊集分类 110

三、多边形的模糊集分类 111

第四节 其它模糊集识别法举例 112

附录Ⅰ 集合运算规律 118

附录Ⅱ 模糊集运算的基本性质 119

参考文献 119

第一节 句法结构概要 121

一、问题的提出 121

第四章 句法结构识别法 121

二、什么是句法结构 122

三、树、链、图 126

四、句法结构的数学描述方法——数理语言 127

五、图像描述语言，图像描述文法 130

六、短语结构文法 131

七、短语结构语言及识别机 133

八、结构分析 134

第二节 句法结构方法 135

一、句法方法的图像识别系统框图 135

二、图像结构的表示方法 138

三、统计法与句法结构法的比较 145

第三节 误差校正句法分析 146

一、解决噪声和干扰的方法 146

二、利用随机文法进行识别 147

三、转换文法及误差校正句法分析 149

四、句法结构的分类与聚合 151

参考文献 153

第五章 图像分割及图像分析 156

第一节 图像分割 156

一、分割的目的及依据 156

二、利用相似性进行分割 157

三、利用非连续性进行分割 160

四、区域分割 162

五、语意基础上的区域分割 164

第二节 形状分析 166

一、启发式方法 166

二、变换方法 167

三、细化和骨架 169

第三节 纹理分析 169

一、一般概念 169

二、纹理分析的句法结构分析法 170

三、纹理分析的统计方珐 174

参考文献 177

第六章 图像信息的获取 179

第一节 机械式图像信息传感器 179

第二节 电视摄像机图像信息传感器 181

一、视像管 182

二、硅靶摄像管 185

第三节 飞点扫描式图像信息传感器 187

第四节 光敏二极管矩阵图像信息传感器 188

第五节 激光扫描器 190

第六节 电荷耦合图像信息传感器 193

第七节 彩色图像信息传感器 196

一、三管彩色摄像机 196

二、单管彩色摄像机 198

三、彩色飞点扫描设备 203

第八节 图像位置检出器（PSD） 204

一、数字方式 205

二、模拟方式 206

三、触针与监视器 207

四、图像信息传感器比较 207

参考文献 209

第七章 图像信息编码 211

第一节 图像编码技术 211

一、编码的目的及方法 211

二、保真度准则计算 212

第二节 编码处理 214

一、映射作用 215

二、量化器 217

三、量化误差分析 218

四、编码器 219

一、电视图像信息的频率特性 221

第三节 数字化基础 221

二、采样周期计算采样点数及灰度级的确定 225

三、采样方式的选择 228

四、图像的数学模型和数字图像的信息量 230

参考文献 233

第八章 图像输入及输出过程 235

第一节 图像处理及识别系统举例 235

第二节 图像的计算机表示法及输入输出过程 237

一、图像的计算机表示法 237

二、图像输入及输出过程 238

三、图像输出设备 240

第三节 图像输入及输出系统举例 246

一、机械扫描式（光机式扫描器）图像输入及输出系统 246

二、电视摄像机图像输入设备 247

第四节 图像处理及识别系统介绍 253

一、硬件部分 254

二、软件部分 258

参考文献 262

第九章 图像信息处理 264

第一节 图像信息处理的分类 264

一、按图像处理手段分类 265

二、按图像处理的输入和输出形式分类 268

第二节 图像增强（改善技术）及复原（修复技术） 273

一、频域法及空域法图像增强技术 274

二、图像平滑化及尖锐化 279

三、同态滤波法增强图像 285

第三节 伪彩色处理 287

一、密度（强度）分层技术 287

二、伪彩色图像处理基本框图 289

三、用滤波方法实现彩色编码 291

第四节 图像复原问题 292

一、系统组成及指标 295

第五节 微型机数字图像处理系统 295

二、图像的输入和输出 296

三、图像的伪彩色屏幕显示 298

四、利用行式打印机打印图像 300

五、软件系统 302

参考文献 304

第十章 图像识别在自动检测中的应用 307

第一节 自动检查识别实例 307

第二节 焊缝缺陷自动识别 319

一、处理及识别系统框图 319

二、图像采样原理 320

三、热场图像处理 322

四、焊缝缺陷的识别与分类 328

第三节 机械零件自动分类 337

一、识别框图 337

二、贝叶斯分类器及贝叶斯参数估计 337

三、贝叶斯分类器程序框图 339

四、识别实例 341

第四节 利用模糊集隶属函数识别机械零件 347

一、识别框图 347

二、螺栓的识别分类 348

三、识别程序及计算实例 351

参考文献 355

第十一章 机械几何形体的识别 357

第一节 图像基元选择 358

一、基元选择准则 358

二、机械几何形体描述 359

三、物体的形状描述 362

第二节 文法关系 362

一、上下文无关文法 362

二、再生规则分类 365

第三节 句法分析 366

第四节 句法分析法识别圆柱齿轮 368

一、圆柱齿轮的树状图、文法及语言 369

二、用计算机实现的流程图及程序 375

三、齿轮参数计算 378

第五节 利用模糊集隶属原理识别汽车类型 383

一、汽车识别的特征抽取 384

二、隶属函数推导 384

三、阈值V的选取 388

四、隶属函数计算举例 389

五、识别所用设备 391

第六节 利用模糊聚类分析自动识别汽车类型 393

一、模糊聚类原理 393

二、模糊相似阵μR的建立 394

三、确定λ截集Rλ 395

四、识别程序框图及程序 397

参考文献 400

一、图像分析、灰度和像点 402

第十二章 图像识别在其它方面的应用 402

第一节 图像定量分析 402

二、系统框图 403

三、测量 407

四、应用举例 408

五、分析仪在图像处理方面的应用 409

第二节 多色图样中色边界的识别 412

一、多色图样识别方法 413

二、色阶电平（过渡电平） 414

三、过渡色的描述与分析 416

四、过渡色的捕获和处理模型 420

第三节 图像信息预处理举例 424

一、预处理系统框图 425

二、视频图像的阈值处理 426

第四节 图像处理中的平行处理技术 435

一、平行处理技术的基本概念 436

二、处理单元结构举例——CLIP-3阵列 439

三、CLIP-3平行处理应用实例 441

第五节 可编程观测系统 444

一、观测系统 444

二、影像系统 446

三、系统编程 448

第六节 通用零件供给系统 451

一、系统图 451

二、零件供给机 454

三、观测系统 457

四、简化对照法 458

五、控制系统框图 460

结束语 461

参考文献 462

英汉名词对照 464