《數字圖像處理與機器學習》讀書小結

      讀這本書，先後算做一次半吧。第一次讀時，到了第八課的形態學處理部分時荒棄了，當時也沒有養成作筆記的習慣，致使最後不了了之。後來在去年12月份左右從新撿起這本書，而且堅持在閱讀的同時多看源碼多作筆記，最終於4月底完成閱讀與學習。

      目前我對這本書的見解是，着重介紹灰度圖像處理的基礎知識，包括基本的bmp文件的讀取，到圖像的基本操做（點運算、幾何變換）、空間域、頻率域處理（濾波、銳化等）、特徵提取（邊緣檢測、霍夫變換等），再到獲得圖像特徵後簡單引伸至圖像識別方面；識別方面着重介紹了神經網絡和SVM兩種模型並給出實例（基本上是看着目錄回憶了一次，哈哈）。

      我的以爲這是一本很好的入門教材，由於在介紹知識點的同時也給出VC++或者matlab的編程實例。多是天資愚鈍，我在瞭解一個抽象計算時必須經過實例理解它是如何編程實現的，因此這本書就十分對個人口味了。經過閱讀書中提供的VC++源碼，瞭解如何本身實現圖像的一些變換過程，而後抽時間本身實現一些書中沒有的小功能，仍是有必定的成就感的，哈哈。

      最後書中給出的一個使用MFC實現的BP神經網絡識別字符的案例，感受看完源碼仍是挺有收穫的，本身嘗試用它識別字母，在對圖像大小有比較嚴格要求的條件下也有比較好的效果。

      SVM方面，書中着重介紹了創建該模型的思想和參數選取對分類結果的影響，實現方面則使用了Matlab。

      不過有一點侷限就是書中主要針對的是灰度圖，可是大多項目中遇到的是彩色圖，加上目前更流行opencv等軟件工具包，我以爲後面須要繼續學習opencv方面的知識和應用了。但願幾個月後的本身可以對如今定下的目標負責~

      這本書我是有紙質檔的（支持做者的勞動成果），不過爲了閱讀方便也在網上下載了pdf版本，這裏把資源上傳一下；同時也把本身的讀書筆記上傳下，算是做爲學習的一種記錄。

      相關資源見百度雲盤：連接：http://pan.baidu.com/s/1kVbpUSZ 密碼：7qls