由孫明主編的《數字圖像理解與智能技術--基於
MATLAB和VC++實現(視覺信息學教程)》主要介紹圖像
理解與智能技術的基本原理和典型應用研究實例。第
1章為數字圖像理解與智能技術引論，第2～10章分別
討論了小波變換、圖像融合、圖像識別、神經網絡、
遺傳算法、數字水印、視頻處理、光譜成像、遙感圖
像處理基礎，附錄介紹了Matlab和VC++接口技術的基
本知識。從第2章開始每章都包含可自由調用的
Matlab程序，大部分章提供了VC++源程序。
本書可作為高等院校信息類學科數字圖像理解與
智能技術及其相關課程的研究生教材，也適合視覺信
息學相關專業人員以及Matlab和VC++程序設計的中高
級讀者參考。

第1章 數字圖像理解與智能技術引論
1．1 數字圖像理解概述
1．2 圖像理解的特點
1．3 圖像理解的研究內容
1．3．1 目標識別
1．3．2 場景理解
1．4 圖像理解的發展及其在農業中的應用
1．4．1 圖像理解的發展
1．4．2 圖像理解在農業中的應用
1．5 圖像理解與智能技術的繫統構成
1．5．1 采像
1．5．2 分析
1．5．3 理解
參考文獻
第2章 小波變換
2．1 小波變換概述
2．2 小波與小波變換
2．3 離散小波變換
2．4 小波族
2．5 圖像處理中的小波變換
2．5．1 基於小波變換的圖像分解與重構
2．5．2 基於小波變換的圖像增強
2．5．3 基於小波變換的圖像平滑
2．5．4 基於小波變換的圖像壓縮
2．5．5 基於小波變換的圖像合成
參考文獻
第3章 圖像融合
3．1 圖像融合概述
3．1．1 圖像融合的應用
3．1．2 圖像融合的方法
3．2 圖像融合的關鍵技術
3．3 典型圖像融合算法
3．4 塔式分解法
3．4．1 非采樣Contourlet算法的特點
3．4．2 非采樣Contourlet變換原理
3．4．3 圖像融合規則
3．5 基於視覺特性的圖像融合
3．5．1 人眼視覺特性的相關概念
3．5．2 基於視覺識別特性的圖像融合算法原理
3．5．3 多聚焦圖像融合算法
3．6 圖像融合性能評價
3．6．1 圖像融合方法的基本要求
3．6．2 圖像融合效果評定方法
3．7 應用研究實例
參考文獻
第4章 圖像識別
4．1 圖像識別概述
4．2 模板匹配方法
4．3 統計模式識別
4．4 支持向量機
4．5 仿生模式識別
4．5．1 仿生模式識別理論
4．5．2 高維空間幾何理論
4．5．3 基於仿生模式識別的人臉識別
4．6 應用研究實例
參考文獻
第5章 神經網絡
5．1 神經網絡概述
5．2 生物學基礎
5．3 人工神經元
5．4 神經網絡的特點
5．5 BP神經網絡
5．5．1 BP神經網絡概述
5．5．2 BP神經網絡的訓練學習
5．5．3 BP神經網絡的Matlab示例
5．6 應用研究實例
參考文獻
第6章 遺傳算法
6．1 遺傳算法概述
6．2 生物學基礎
6．3 簡單遺傳算法
6．3．1 遺傳表達
6．3．2 遺傳算子
6．4 遺傳參數
6．4．1 交叉概率Pc和變異概率Pm
6．4．2 其他參數
6．4．3 遺傳參數的確定
6．5 適應度函數
6．5．1 目標函數映射為適應度函數
6．5．2 適應度函數的尺度變換
6．5．3 適應度函數設計對GA的影響
6．6 模式定理
6．6．1 模式的幾何解釋
6．6．2 GA的操作對模式的影響
6．7 遺傳算法在模板匹配中的應用
6．7．1 問題的設定
6．7．2 GA的應用方法
6．7．3 簡單GA的Matlab程序示例
6．7．4 程序執行過程
6．8 應用研究實例
參考文獻
第7章 數字水印
7．1 數字水印概述
7．2 基於DCT域的魯棒水印
7．3 基於空間域的脆弱水印
7．4 基於DWT域的脆弱水印
7．5 應用研究實例
參考文獻
第8章 視頻處理
8．1 視頻處理概述
8．2 視頻生成與成像模型
8．2．1 視頻生成簡介
8．2．2 視頻成像模型
8．3 視頻編碼
8．3．1 視頻編碼概述
8．3．2 視頻編碼標準
8．4 運動目標跟蹤
8．4．1 運動目標檢測算法
8．4．2 運動目標跟蹤算法
8．5 應用研究實例
8．5．1 視頻跟蹤在昆蟲運動分析和行為識別中的應用
8．5．2 機器視覺在草地蝗蟲識別中的應用
8．5．3 遠程農作物視頻采集繫統
參考文獻
第9章 光譜成像
9．1 光譜成像概述
9．1．1 光譜成像原理
9．1．2 光譜成像方式
9．1．3 光譜成像數據及描述模型
9．1．4 光譜成像檢測技術的發展趨勢
9．2 光譜圖像處理
9．2．1 光譜圖像預處理
9．2．2 光譜圖像特征的選取與分類方法
9．2．3 光譜圖像分類中的模式識別方法
9．3 應用研究實例
9．3．1 利用多時相Landsat高光譜圖像監測鼕小麥和苜蓿種植面積
9．3．2 基於光譜圖像的作物長勢監測
參考文獻
**0章 遙感圖像處理基礎
10．1 遙感圖像處理概述
10．2 遙感圖像目視解譯與判讀
10．2．1 判讀要素
10．2．2 判讀標志
10．2．3 判讀方法
10．2．4 遙感判讀的基本技術
10．3 遙感圖像的數字表達
10．4 遙感圖像的存儲
10．4．1 HDF
10．4．2 BSQ
10．4．3 BIP
10．4．4 BIL
10．5 遙感圖像特征的統計分析
10．5．1 遙感圖像的特征
10．5．2 成像方式分類
10．6 常用遙感圖像處理軟件
10．6．1 ENVI
10．6．2 ERDAS IMAGINE
10．6．3 Titan Image
10．7 高光譜遙感
10．7．1 高光譜遙感的特點
10．7．2 高光譜遙感的優勢
10．7．3 高光譜遙感的應用領域
10．8 應用研究實例
10．8．1 正交子空間投影目標探測法
10．8．2 實驗結果與分析
參考文獻
附錄 Matlab和VC++接口技術
1．Matlab和VC++接口技術概述
2．Matlab和VC++常用接口技術比較
3．MATCOM C++數學庫的使用
4．程序編寫過程示例