Visual C++ 数字图像模式识别技术及工程实践 配套光盘: 包括了书上提供的例程及算法，均可在Visual C++ 6.0下编译通过。读者可参照书籍了解程序的使用。实验素材里面提供了一些模式识别实验用的数据库。其中“数字和字母图像”用于脱机字符识别里的模板匹配法，USPS字库用语Fisher线性判定识别手写数字。由于一些原因，有些数据库不能提供，需要读者自己采集样本。

1． 使用环境 将此光盘中所有文件复制到硬盘中，在VC++6.0环境下运行。 2．分类程序使用说明 1）获得数据源 （1） 手写数字 ① 在左视图中按住鼠标左键可以写一个数字。 ② 按住鼠标右键可以擦除书写的数字。 ③ 在工具条中单击【清除并重写检验样品】按钮，或者选择菜单中的【文件】→【清除并重写检验样品】选项，可以将手写的数字全部擦除。 （2） 打开已有的手写数字 ① 在工具条中单击【打开一幅图像】按钮，或者选择菜单中的【文件】→【打开256色位图(O)…】选项，可以打开已有的手写数字，在“手写数字”文件夹下找到一些手写数字图像。 ② 在工具条中单击【显示打开图像】按钮，或者选择菜单中的【文件】→【显示打开图像】选项，可以显示打开的图像。 2） 样品库中存储手写数字 在右视图空白处，单击鼠标左键，激活右视图，单击工具条中的【保存为样品】按钮，或者选择菜单中的【文件】→【保存为样品】选项，可以把手写数字或者打开的数字图像保存至样品库中。 3） 看样品库 选择菜单中的【训练样品设计】→【设计训练样品库】选项，弹出样品库对话框。可以查看样品库中各数字样品的个数，另外可以查看各个样品的特征、添加和删除样品。 4） 分类处理 手写数字或者打开已有的手写数字图像后，在右视图空白处，单击鼠标左键，激活右视图，选择菜单中的各种分类算法，可以对手写数字进行分类。 ① 选择【模板匹配分类器】菜单，可以应用模板匹配算法进行分类。 ② 选择【Bayes分类器】菜单，可以应用Bayes算法进行分类。 ③ 选择【线性函数分类法】菜单，可以应用线性函数算法进行分类。 ④ 选择【非线性分类法】菜单，可以应用非线性算法进行分类。 ⑤ 选择【神经网络分类器】菜单，可以应用神经网络算法进行分类。 3．聚类程序使用说明 1）获得数据源 在左视图上单击鼠标左键，可获得3种数据源：【标准数字聚类】、【手画图形聚类】、【位图文件分析聚类】。 (1) 标准数字 在工具条中按下【标准数字聚类】按钮后，选择工具条上提供的各种标准数字。在左视图就会得到多个标准数字。 每行中存放的标准数字个数与blank.bmp文件大小有关，读者可以自行修改该文件的大小，应注意该文件应该是n×n的，比如500×500 。 (2)手写数字 在工具条中按下【手画图形聚类】按钮后，拖动鼠标左键画各种数字或图形，注意每一个物体要连通。 (3) 打开位图文件 在工具条中按下【位图文件分析聚类】按钮后，打开需要聚类分析的位图文件。弹出“打开文件”对话框，读者可以打开已经存在的一幅图像文件。 2）擦除修改数据 在工具条中单击【橡皮】按钮， 可以擦除、修改输入的数据。 3）特征提取 ① 单击右视图空白区，激活右视图的工具条。 ② 在工具条中单击【显示】按钮，将在右视图显示处理后的数据。 ③ 在【视图】菜单中选择【获得模式特征】菜单项，进行特征提取。 4）聚类处理 ① 选择【聚类分析】菜单，可以对样品进行聚类分析。 ② 选择【模糊聚类】菜单，可以对样品进行模糊聚类分析。 ③ 选择【遗传算法】菜单，可以应用遗传算法对样品进行聚类分析。 在上述处理中，注意选择距离的计算方式和参数输入的范围。 读者有任何意见或建议，可与作者联系。 联系地址：天津理工大学 计算机科学与工程系 杨淑莹 邮政编码：300191 邮箱：ysying126@126.com

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作者：冯伟兴 贺波 王臣业 本书主要内容分为12章，包括绪论、VisualC++数字图像处理基础、图像特征、统计模式识别、模式识别决策方法及实现，以及人脸检测与特征点定位、汽车牌照识别、脑部医学影像诊断、印刷体汉字识别、手写体数字识别、一维条形码识别、运动图像分析7个数字图像模式识别应用实例。系统地介绍了数字图像模式识别技术的基本概念和理论、基本方法和算法，并将图像模式识别的基础理论与VisualC++软件实践方法相结合。

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高精度光学玻璃折射率是保证光学设计和成像质量的重要条件，主要由V 棱镜折射仪进行检测。在图像对准式V 棱镜折射仪中，用于对准的平行光管所成狭缝中的单线图像质量，直接影响折射率测量中的对准精度，尤其当单线与背景对比度不高时，会大大影响仪器的测量精度。提出一种自适应灰度拉伸和垂直投影相结合的图像增强算法,该方法能快速提取低对比度的单线图像。通过对比实验证明了本算法的有效性，将测角精度提高到了±1"，算法稳定测量重复性优于1×10-6，对提高测量光学玻璃折射率的精度有实际意义。

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基于 SAR图像的目标检测是对 SAR 图像解译的重要环节之一。本文从 SAR图像的统计特性出发，对包括 SAR 图像统计特性描述，斑点噪声抑制，检测器设计等若干基于SAR 图像的目标检测关键问题进行了研究。