醉染图书机器视觉技术978712112

上篇机器视觉理论与算法
章机器视觉/2
1.1机器视觉的作用/2
1.2机器视觉的硬件构成/3
1.2.1计算机/4
1.2.2图像采集设备/6
1.3机器视觉的软件及编程工具/7
1.4机器视觉、机器人和智能装备/8
1.5机器视觉的功能与精度/9
第2章图像处理/12
2.1图像处理的发展过程/12
2.2数字图像的采样与量化/18
.彩色图像与灰度图像/20
2.4图像文件及视频文件格式/22
2.5数字图像的计算机表述/
2.6常用图像处理算法及其通用问题/24
参考文献/25
第3章目标提取/26
3.1如何提取目标物体/26
3.2基于阈值的目标提取/26
3.2.1二值化处理/26
3.2.2阈值的确定/27
3.3基于颜色的目标提取/30
3.3.1色相、亮度、饱和度及/30
3.3.2颜色分量及其组合处理/33
3.4基于差分的目标提取/38
3.4.1帧间差分/38
3.4.2背景差分/39
参考文献/40
第4章边缘检测/42
4.1边缘与图像处理/42
4.2基于微分的边缘检测/44
4.3基于模板匹配的边缘检测/45
4.4边缘图像的二值化处理/47
4.5细线化处理/48
4.6Canny算法/48
参考文献/52
第5章图像平滑处理/53
5.1图像噪声及常用平滑方式/53
5.2移动平均/54
5.3中值滤波/54
5.4高斯滤波/56
5.5模糊图像的清晰化处理/59
5.5.1对比度/59
5.5.2自动对比度/61
5.5.3直方图均衡化/63
5.5.4暗通道先验法去雾处理/65
5.6二值图像的平滑处理/67
参考文献/69
第6章几何参数检测/70
6.1基于图像特征的自动识别/70
6.2二值图像的特征参数/70
6.3区域标记/73
6.4基于特征参数提取物体/74
6.5基于特征参数消除噪声/75
参考文献/76
第7章Hough变换/77
7.1传统Hough变换的直线检测/77
7.2过已知点Hough变换的直线检测/79
7.3Hough变换的曲线检测/81
参考文献/81
第8章几何变换/82
8.1关于几何变换/82
8.2放大缩小/83
8.3平移/87
8.4旋转/87
8.5复杂变形/88
8.6齐次坐标表示/90
参考文献/91
第9章单目视觉测量/92
9.1硬件构成/92
9.2摄像机模型/93
9.2.1参考坐标系/94
9.2.2摄像机模型分析/95
9.3摄像机标定/97
9.4标定尺检测/98
9.4.1起始点/98
9.4.2蓝黄边界检测/100
9.4.3确定角点坐标/102
9.4.4单应矩阵计算/103
9.5标定结果分析/103
9.6标识点自动检测/104
9.7手动选取目标/110
9.8距离测量分析/110
9.8.1透视畸变对测距精度的影响/110
9.8.2目标点与标定点的距离对测距精度的影响/112
9.9面积测量算法/113
9.9.1获取待测区域轮廓点集/113
9.9.2凸多边形拟合/114
9.9.3多边形面积计算/115
9.9.4测量实例/116
参考文献/117
0章双目视觉测量/118
10.1双目视觉系统的结构/118
10.1.1平行式立体视觉模型/119
10.1.2汇聚式立体视觉模型/120
10.2摄像机标定/122
10.2.1直接线标定法/1
10.2.2张正友标定法/124
10..摄像机参数与投影矩阵的转换/128
10.3标定测量试验/129
10.3.1直接线标定法试验/130
10.3.2张正友标定法试验/131
10.3.3三维测量试验/134
参考文献/135
1章运动图像处理/136
11.1光流法/136
11.1.1光流法的基本概念/136
11.1.2光流法用于目标跟踪的原理/137
11.2模板匹配/138
11.3运动图像处理实例/139
11.3.1羽毛球技战术实时图像检测/139
11.3.2蜜蜂舞蹈行为分析/145
参考文献/154
2章傅里叶变换/155
12.1频率的世界/155
12.2频率变换/156
1.离散傅里叶变换/159
12.4图像的二维傅里叶变换/161
12.5滤波处理/162
参考文献/163
3章小波变换/164
13.1小波变换概述/164
13.2小波与小波变换/165
13.3离散小波变换/167
13.4小波族/167
13.5信号的分解与重构/168
13.6图像处理中的小波变换/175
13.6.1二维离散小波变换/175
13.6.2图像的小波变换编程/177
参考文献/179
4章模式识别/180
14.1模式识别与图像识别的概念/180
14.2图像识别系统的组成/181
14.3图像识别与图像处理和图像理解的关系/182
14.4图像识别方法/183
14.4.1模板匹配方法/183
14.4.2统计模式识别/183
14.4.3新的模式识别方法/187
14.5人脸图像识别系统/189
参考文献/192
5章神经网络/193
15.1人工神经网络/193
15.1.1人工神经网络的生物学基础/194
15.1.2人工神经元/195
15.1.3人工神经元的学习/195
15.1.4人工神经元的激活函数/196
15.1.5人工神经网络的特点/197
15.2BP神经网络/198
15.2.1BP神经网络简介/198
15.2.2BP神经网络的训练学习/200
15..改型B神经网络/202
15.3BP神经网络在数字字符识别中的应用/203
15.3.1BP神经网络数字字符识别系统原理/204
15.3.2网络模型的建立/205
15.3.3数字字符识别演示/207
参考文献/209
6章深度学习/210
16.1深度学习的发展历程/210
16.2深度学习的基本思想/212
16.3浅层学习和深度学习/212
16.4深度学与经网络/213
16.5深度学习训练过程/214
16.6深度学习的常用方法/215
16.6.1自动编码器/215
16.6.2稀疏编码/218
16.6.3限制波尔兹曼机/220
16.6.4深信度网络/222
16.6.5卷积神经网络/225
16.7基于卷积神经网络的手写体字识别/228
16.7.1手写字识别的卷积神经网络结构/228
16.7.2卷积神经网络文字识别的实现/1
参考文献/1
7章遗传算法/2
17.1遗传算法概述/2
17.2简单遗传算法/4
17.2.1遗传表达/4
17.2.2遗传算子/5
17.3遗传参数/
17.3.1交叉率和变异率/
17.3.2参数/
17.3.3遗传参数的确定/
17.4适应度函数/
17.4.1目标函数映为适应度函数/
17.4.2适应度函数的尺度变换/240
17.4.3适应度函数设计对GA的影响/241
17.5模式定理/242
17.5.1模式的几何解释/244
17.5.2模式定理/246
17.6遗传算法在模式识别中的应用/248
17.6.1问题的设定/248
17.6.2GA的应用方法/250
17.6.3基于GA的双目视觉匹配/252
参考文献/255
下篇机器视觉应用系统
8章通用图像处理系统ImageSys/258
18.1系统简介/258
18.2状态窗/259
18.3图像采集/259
18.3.1DirectX直接采集/259
18.3.2VFWPC相机采集/260
18.3.3A/D图像卡采集/260
18.4直方图处理/261
18.4.1直方图/261
18.4.2线剖面/261
18.4.33D剖面/262
18.4.4累计分布图/263
18.5颜色测量/264
18.6颜色变换/264
18.6.1颜色亮度变换/264
18.6.2HSI表示变换/265
18.6.3自由变换/265
18.6.4RGB颜色变换/266
18.7几何变换/266
18.7.1仿变换/266
18.7.2透视变换/267
18.8频率域变换/267
18.8.1小波变换/267
18.8.2傅里叶变换/268
18.9图像间变换/270
18.9.1图像间演算/270
1..2图像校正/270
18.10滤波/271
18.10.1单模板滤波/271
18.10.2多模板滤波/272
18.10.3Canny边缘检测/273
18.11图像分割/273
18.12二值运算/274
18.12.1基本运算/274
18.12.2特殊提取/275
18.13二值图像测量/276
18.13.1几何参数测量/276
18.13.2直线参数测量/281
18.13.3圆形分离/281
18.13.4轮廓测量/281
18.14帧编辑/282
18.15画图/283
18.16查看/284
18.17文件/284
18.17.1图像文件/284
18.17.2多媒体文件/286
18.17.3多媒体文件编辑/289
18.17.4添加水印/290
18.18系统设置/291
18.18.1系统帧设置/291
18.18.2系统语言设置/292
18.19系统开发平台Sample/293
参考文献/293
9章二维运动图像测量分析系统MIAS/294
19.1系统概述/294
19.2文件/295
19.3运动图像及2D比例标定/296
19.4运动测量/298
19.4.1自动测量/298
19.4.2手动测量/301
19.4.3标识测量/302
19.5结果浏览/305
19.5.1结果视频表示/305
19.5.2位置速率/308
19.5.3偏移量/310
19.5.42点间距离/311
19.5.52线间夹角/311
19.5.6连接线图一览/312
19.6结果修正/313
19.6.1手动修正/313
19.6.2平滑化/313
19.6.3内插补间/314
19.6.4帧坐标变换/314
19.6.5人体重心测量/314
19.6.6设置事项/315
19.7查看/315
19.8实时测量/315
19.8.1实时目标测量/315
19.8.2实时标识测量/316
19.9开发平台MSSample/316
参考文献/317
第20章三维运动测量分析系统MIAS3D/318
20.1MIAS3D系统简介/318
20.2文件/319
20.32D结果导入、3D标定及测量/319
20.4显示结果/321
20.4.1视频表示/322
20.4.2点位速率/3
20.4.3位移量/3
20.4.42点间距离/324
20.4.52线间夹角/325
20.4.6连接线一览图/326
20.5结果修正/326
20.6功能/327
参考文献/327
2章车辆视觉导航系统/328
21.1车辆驾驶的发展历程及趋势/328
21.2视觉导航系统的硬件/330
21.3视觉导航系统的软件/331
21.4导航试验及能测试比较/334
索引/337