MATLAB圖像、音頻和視頻處理基礎(chǔ)：模式識(shí)別應(yīng)用

第1章圖像處理
1.1引言
1.2工具箱和函數(shù)
1.2.1基本MATLAB
（BM）函數(shù)
1.2.2圖像處理工具箱
（IPT）函數(shù)
1.2.3信號(hào)處理工具箱
（SPT）函數(shù)
1.2.4小波工具箱（WT）
函數(shù)
1.3導(dǎo)入導(dǎo)出和轉(zhuǎn)換
1.3.1讀和寫圖像數(shù)據(jù)
1.3.2圖像類型轉(zhuǎn)換
1.3.3圖像彩色
1.3.4合成圖像
1.4顯示和探索
1.4.1基本顯示
1.4.2交互探索
1.4.3構(gòu)建交互工具
1.5幾何變換和圖像配準(zhǔn)
1.5.1常用幾何變換
1.5.2仿射和投影變換
1.5.3圖像配準(zhǔn)
1.6圖像濾波和增強(qiáng)
1.6.1圖像濾波
1.6.2邊緣檢測
1.6.3對(duì)比度調(diào)整
1.6.4形態(tài)學(xué)操作
1.6.5ROI和塊處理
1.6.6圖像算術(shù)
1.6.7去模糊
1.7圖像分割和分析
1.7.1圖像分割
1.7.2目標(biāo)分析
1.7.3區(qū)域和圖像特性
1.7.4紋理分析
1.7.5圖像質(zhì)量
1.7.6圖像變換
1.8在頻域中處理
1.9Simulink圖像處理
1.10關(guān)于二維繪圖函數(shù)的
注記
1.11關(guān)于三維繪圖函數(shù)的
注記
復(fù)習(xí)問題
第2章音頻處理
2.1引言
2.2工具箱和函數(shù)
2.2.1基本MATLAB
（BM）函數(shù)
2.2.2音頻系統(tǒng)工具箱
（AST）函數(shù)
2.2.3信號(hào)處理系統(tǒng)工具箱
（DSPST）函數(shù)
2.2.4信號(hào)處理工具箱
（SPT）函數(shù)
2.3聲波
2.4音頻I/O和波形生成
2.5音頻處理算法設(shè)計(jì)
2.6測量和特征提取
2.7仿真、調(diào)整和可視化
2.8樂器數(shù)字接口（MIDI）
2.9時(shí)間濾波器
2.10頻域?yàn)V波器
2.11Simulink音頻處理
復(fù)習(xí)問題
 
 
第3章視頻處理
3.1引言
3.2工具箱和函數(shù)
3.2.1基本MATLAB
（BM）函數(shù)
3.2.2計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)工具
箱（CVST）函數(shù)
3.3視頻輸入輸出和播放
3.4處理視頻幀
3.5視頻彩色空間
3.6目標(biāo)檢測
3.6.1團(tuán)塊檢測器
3.6.2前景檢測器
3.6.3人體檢測器
3.6.4人臉檢測器
3.6.5光學(xué)文字識(shí)別
（OCR）
3.7運(yùn)動(dòng)跟蹤
3.7.1基于直方圖的跟
蹤器
3.7.2光流
3.7.3點(diǎn)跟蹤器
3.7.4卡爾曼濾波器
3.7.5塊匹配器
3.8Simulink視頻處理
復(fù)習(xí)問題
第4章模式識(shí)別
4.1引言
4.2工具箱和函數(shù)
4.2.1計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)工具
箱（CVST）函數(shù)
4.2.2統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)工具
箱（SMLT）函數(shù)
4.2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱
（NNT）函數(shù)
4.3數(shù)據(jù)采集
4.4預(yù)處理
4.5特征提取
4.5.1小本征值方法
4.5.2哈里斯角點(diǎn)檢
測器
4.5.3FAST算法
4.5.4MSER算法
4.5.5SURF算法
4.5.6KAZE算法
4.5.7BRISK算法
4.5.8LBP算法
4.5.9HOG算法
4.6聚類
4.6.1相似性測度
4.6.2k均值聚類
4.6.3分層聚類
4.6.4基于高斯混合模型
（GMM）的聚類
4.7分類
4.7.1kNN分類器
4.7.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
（ANN）分類器
4.7.3決策樹分類器
4.7.4鑒別分析分類器
4.7.5樸素貝葉斯分
類器
4.7.6支持向量機(jī)（SVM）
分類器
4.7.7分類學(xué)習(xí)器應(yīng)用
程序
4.8性能評(píng)價(jià)
復(fù)習(xí)問題
函數(shù)匯總
參考文獻(xiàn)
主題索引