《图像处理与模式识别》共分10章。第1章对人眼视觉基本原理、颜色视觉特性等方面的国内外研究成果进行了阐述，对主要的颜色空间进行了归类分析，并对各种颜色空间的转换关系进行了论述，定义了颜色相似系数，实现了颜色之间的相似性度量。第2章根据脉冲噪声的幅值特征，分别提出了脉冲噪声多颜色通道标量检测方法和基于颜色相似性的矢量检测方法，采用改进的自适应中值滤波方法对脉冲噪声图像有选择地滤除。第3章提出了多结构元的灰度形态学边缘检测梯度算法，既能提取精细的边缘，又能很好地抑制噪声。第4章建立了基于HSI颜色空间彩色形态学边缘检测梯度算法，基于该算法实现彩色图像边缘检测。第5章基于所提出的颜色相似性度量方法，在颜色聚类中实现图像区域分割过程，给出了一种新的彩色图像区域分割方法。第6章采用不变矩特征作为图像模式识别的特征矢量，讨论了利用边缘图像计算的线矩特征矢量。第7章基于BP神经网络的分类器，分别对医学图像和颜色等进行分类，采用特征矢量标准化以及模糊化预处理、竞争选择等一系列措施，提高了识别效果。第8章介绍了满文的特点和满文编码系统，提出了对扫描文档的倾斜检测和校正算法以及版面分析算法，并对满文单词图像进行去噪、细化和剪枝操作。第9章建立了满文笔划基元的分割、提取、特征提取和识别，以及笔划基元的组合识别方法。第10章为了优化满文识别正确率，建立了一个基于语料和规则相结合的满文知识基，实现了对脱机手写满文识别的后处理测试。

前言
第1章  颜色视觉特性与颜色相似性度量
1.1  引言
1.2  光度学基本概念
1.3  视觉基本原理
1.4  颜色基本特性
1.5  颜色视觉原理
1.6  颜色空间分析
1.7  颜色相似性度量
1.8  实验结果与分析
1.9  本章小结
参考文献

第2章  基于脉冲噪声检测的图像滤波方法
2.1  引言
2.2  图像噪声
2.3  灰度图像脉冲噪声滤除
2.4  彩色图像脉冲噪声滤除
2.5  实验结果与分析
2.6  本章小结
参考文献

第3章  灰度图像多结构元形态学边缘检测
3.1  引言
3.2  数学形态学的特点
3.3  二值形态学
3.4  灰度数学形态学的基本运算
3.5  灰度图像形态学的边缘检测梯度
3.6  抗噪型形态学边缘检测算法
3.7  多结构元形态学边缘检测算法
3.8  结构元的选择
3.9  实验结果与分析
3.10  本章小结
参考文献

第4章  基于形态学变换的彩色图像边缘检测
4.1  引言
4.2  图像阴影过渡区的检测研究
4.3  HSI颜色空间形态学变换
4.4  彩色形态学开运算和闭运算
4.5  多结构元彩色形态学边缘检测算法
4.6  实验结果与分析
4.7  本章小结
参考文献

第5章  彩色图像区域分割及应用
5.1  引言
5.2  彩色图像区域分割
5.3  足球机器人视觉系统概述
5.4  足球机器人色标搜索与分割
5.5  实验结果与分析
5.6  本章小结
参考文献

第6章  基于不变矩方法的图像特征提取
6.1  引言
6.2  不变矩理论
6.3  线矩特征的计算
6.4  实验结果与分析
6.5  本章小结
参考文献

第7章  基于BP神经网络的图像模糊分类
7.1  引言
7.2  多层前向神经网络
7.3  神经网络训练与学习的预处理
7.4  基于BP神经网络的颜色分类
7.5  实验结果与分析
7.6  本章小结
参考文献

第8章  满文文字识别预处理
8.1  引言
8.2  满文编码系统
8.3  二值化处理
8.4  倾斜校正
8.5  版面分析
8.6  满文单字识别预处理
8.7  本章小结
参考文献

第9章  满文文字识别
9.1  引言
9.2  文字识别的原理和方法
9.3  文字识别现状
9.4  满文文字识别系统结构
9.5  基于笔划基元的满文单字识别
9.6  基于二级子结构引导的满文识别
9.7  基于WNN的满文连接笔划识别
9.8  实验结果与分析
9.9  本章小结
参考文献

第10章  满文文字识别后处理
10.1  引言
10.2  后处理的原理和方法
10.3  基于知识基的满文识别后处理
参考文献