数字图像目标检测与识别理论与实践[英文版555页]

这本书是关于MATLAB实现数字图像处理的重要教材，原作者是Gonzalez，详细介绍了MATLAB如何实现数字图像处理的各个方面，非常适合学习使用。

这份资源分为四个部分，包含了英文版和中文版的内容。尽管两个版本内容略有不同，但都具有很高的价值，特别适合作为数字图像处理外文翻译的参考。其中涵盖了大量专业术语，是学习该领域的经典教材。

MATLAB 在数字图像处理领域具有强大功能。可用于图像处理、分析和可视化，广泛应用于图像增强、特征提取和对象识别等任务。

该项目使用Matlab实现了卷积神经网络（CNN）类的手写数字识别。Yann LeCun设计的CNN已广泛应用于手写数字识别、人脸检测和机器人导航等实际应用中。由于卷积网络的特性，该项目通过Matlab独立实现，不依赖神经网络工具箱的源代码修改。项目提供了预训练的CNN模型，并具备简单的GUI界面，可加载模型进行数字识别。

第六章详细介绍了信赖域方法在数字图像处理中解决子问题的策略。

本设计基于matlab2019平台，数字图像处理课程中实现运动目标检测。项目包含一个用户友好的matlab_GUI界面，每个按键对应不同的功能程序，为用户操作提供便利。附带多个运动视频，供后续检测参考。运行程序时需要根据电脑摄像头参数进行调整。

该书系统地介绍了数据库的理论和设计，涵盖了广泛的数据库知识。

在自动识别领域，数字图像识别的应用非常广泛。自动识别技术包含了敏感图片识别、文字识别、车牌识别、纸币识别、指纹识别、虹膜识别以及人脸识别。此外，它在工业中也有广泛应用，如产品检测、自动喷绘、自动焊接、自动装配，以及工业机器人的运用。这些技术帮助我们实现了高度自动化和智能化的操作，极大提高了工作效率。

在这个课程中，我们详细讨论了雷达在自动驾驶汽车感知中的关键角色。我们从基本原理出发，介绍了信号传播和目标响应生成的过程。进一步深入研究了实时定位目标所需的Range Doppler生成。使用MATLAB编写了生成目标场景的代码，包括FMCW波形的创建，以及使用FFT和CFAR处理技术生成距离多普勒地图（RDM）。在项目的第二部分，我们利用MATLAB的Driving Scenario Simulator进行部署，实现了多对象的跟踪和聚类分析。完成此项目需要下载并安装MATLAB，并确保环境准备就绪。详细操作步骤包括创建MathWorks帐户、下载安装程序并完成安装。