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本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。全书共分12章,第1章-第6章是图像处理与识别的基础内容,包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别;第7章-第10章是图像处理与识别的工程实例,涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例,并结合理论算法,提供了大量MATLAB代码程序,以帮助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。第11章-第12章,是两个综合性较强的实例,分别足Visual
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粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程,rlXFUJP参数在matlab R2009b调试通过,是学习PCA特征提取的很好的学习资料,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,rihepJj条件计算多重分形非趋势波动分析,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。- Particle image segmentation and matching subroutines themselves are prepared, rlXFUJP parameter In matlab R2009
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车牌识别定位程序的部分功能,是学习PCA特征提取的很好的学习资料,保证准确无误,是学习通信的好帮手,快速扩展随机生成树算法,采用了小波去噪的思想,是路径规划的实用方法,用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析,粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。- Part of the license plate recognition locator feature, Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, Ens
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