基于MATLAB的機器視覺和深度學習處理技術

第1章 機器視覺技術基礎
1.1 數(shù)字圖像處理的基本概念
1.1.1 數(shù)字圖像的概念
1.1.2 數(shù)字圖像的表示
1.1.3 圖像的空間分辨率和灰度級分辨率
1.2 圖像識別與機器視覺
1.2.1 圖像識別
1.2.2 機器視覺
1.3 數(shù)字圖像處理基礎知識
1.3.1 數(shù)字圖像處理的基本概念
1.3.2 距離度量
1.4 圖像的讀寫與顯示
1.4.1 MATLAB中的圖像類型
1.4.2 圖像的讀取與顯示
1.4.3 圖像類型轉(zhuǎn)換
1.5 圖像的運算
1.5.1 圖像的代數(shù)運算
1.5.2 圖像的幾何運算
1.5.3 圖像的點運算
1.6 鄰域與塊運算
1.6.1 圖像的鄰域運算
1.6.2 圖像的塊運算
1.7 小結(jié)
第2章 圖像變換
2.1 二維離散傅里葉變換
2.1.1 二維離散傅里葉變換的原理
2.1.2 二維離散傅里葉變換的性質(zhì)
2.1.3 MATLAB中的二維傅里葉變換函數(shù)
2.2 二維離散小波變換
2.2.1 二維離散小波變換的原理
2.2.2 MATLAB中的二維離散小波變換函數(shù)
2.3 二維離散余弦變換
2.3.1 二維離散余弦變換的定義
2.3.2 MATLAB中的二維離散余弦變換函數(shù)
2.4 Radon變換
2.4.1 Radon變換與 Radon逆變換的原理
2.4.2 MATLAB中的 Radon 變換函數(shù)
2.5 Hough 變換
2.5.1 Hough變換的原理
2.5.2 MATLAB中的 Hough變換函數(shù)
2.6 小結(jié)”
第3章 圖像增強
3.1 線性濾波增強
3.1.1 卷積算子
3.1.2 相關算子
3. 1.3線性濾波的MATLAB實現(xiàn)
3.1.4 使用預定義的濾波器對圖像濾波
3.2 空域濾波增強
3.2.1 圖像噪聲的類型
3.2.2 中值濾波器