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第1章 视频图像采集及读取1

1.1 视频图像采集1

1.1.1 视频生成技术1

1.1.2 智能采集技术1

1.2 视频图像读取8

1.2.1 视频读取函数8

1.2.2 图像读取函数10

1.2.3 视频图像转换23

第2章 视频图像变换及融合32

2.1 视频图像变换32

2.1.1 平移变换32

2.1.2 镜像变换34

2.1.3 裁剪操作36

2.1.4 缩放操作38

2.1.5 旋转变换39

2.1.6 几何变换40

2.1.7 邻域操作42

2.2 视频图像融合57

2.2.1 算法思想57

2.2.2 算法实例58

第3章 视频图像噪声及处理63

3.1 算法基本思想63

3.2 噪声均值滤波64

3.2.1 数学建模64

3.2.2 编程实现65

3.3 噪声中值滤波65

3.3.1 数学建模65

3.3.2 编程实现66

3.4 小波阈值滤波67

3.4.1 算法思想67

3.4.2 数学建模68

3.4.3 编程实现69

3.5 轮廓波变换70

3.5.1 算法设计70

3.5.2 算法实现72

3.5.3 代码实例73

3.6 非局部均值滤波75

3.6.1 算法设计75

3.6.2 算法实现77

第4章 视频图像阈值及分割93

4.1 图像分割的基本概念93

4.1.1 图像分割的定义93

4.1.2 图像分割算法分类94

4.2 边缘检测94

4.2.1 边缘检测概述94

4.2.2 边缘检测梯度算法95

4.2.3 拉普拉斯算子97

4.2.4 LoG算子98

4.2.5 Canny算子99

4.3 阈值分割101

4.3.1 阈值分割介绍101

4.3.2 全局阈值分割103

4.3.3 动态阈值分割109

4.4 区域生长及分割114

4.4.1 区域生长的基本原理、步骤及流程图114

4.4.2 生长准则和过程115

4.4.3 区域分裂与合并119

第5章 图像特征计算及应用123

5.1 Haar-like特征123

5.1.1 Haar-like特征的种类123

5.1.2 Haar-like特征的计算124

5.1.3 Haar-like特征的个数125

5.1.4 Haar-like特征人脸检测125

5.2 Hog特征128

5.2.1 图像的预处理128

5.2.2 图像的梯度128

5.2.3 图像的滑动129

5.2.4 Hog特征行人检测129

5.3 LBP特征132

5.3.1 LBP特征的演化132

5.3.2 LBP特征纹理分类134

5.4 SIFT特征142

5.4.1 SIFT算法的特点142

5.4.2 SIFT算法设计框架143

5.4.3 SIFT算法设计过程143

5.4.4 SIFT特征模板匹配150

第6章 运动目标检测及跟踪156

6.1 算法设计思想156

6.2 数学建模过程157

6.2.1 帧间差分法建模157

6.2.2 帧间差分法改进158

6.3 算法编程实现158

6.3.1 帧间差分法158

6.3.2 改进的帧间差分法161

6.4 算法拓展与优化165

6.4.1 特殊问题与算法165

6.4.2 MATLAB编程实现166

第7章 目标定位及字符识别188

7.1 图像目标提取与识别188

7.1.1 图像采集与目标检测189

7.1.2 图像目标归一化处理194

7.1.3 图像字符提取与识别197

7.2 视频识别与轨迹分析203

7.2.1 问题描述与建模思想204

7.2.2 算法功能与技术流程204

7.2.3 MATLAB核心代码204

第8章 机器故障认知及检测211

8.1 问题描述与建模思想211

8.2 分析过程与编程实现214

8.2.1 齿轮振动信号的数字滤波处理214

8.2.2 齿轮振动信号的频谱分析226

8.2.3 波形分析中常用的指标计算232

8.2.4 齿轮振动信号的相关分析235

第9章 深度学习及人脸识别243

9.1 算法形成背景243

9.2 算法基本思想243

9.3 算法数学原理244

9.3.1 权值共享244

9.3.2 CNN结构245

9.3.3 算法设计框架246

9.3.4 混合编程思想249

9.3.5 算法应用详解249

9.4 基于深度学习的人脸识别266

参考文献276