机器视觉技术

图书标准信息

• 作者 陈兵旗 著
• 出版社 化学工业出版社
• 出版时间 2018-09
• 版次 1
• ISBN 9787122313126
• 定价 98.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 341页
• 字数 419千字

【内容简介】

本书分上下两篇介绍机器视觉的构成、图像处理方法以及应用实例。 

上篇“机器视觉理论与算法”包括：机器视觉、图像处理、目标提取、边缘检测、图像平滑处理、几何参数检测、Hough变换、单目视觉测量、双目视觉测量、运动图像处理、傅里叶变换、小波变换、模式识别、神经网络、深度学习、遗传算法。 

下篇“机器视觉应用系统”包括：通用图像处理系统ImageSys、二维运动测量分析系统MIAS、三维运动测量分析系统MIAS 3D、车辆视觉导航系统。 

本书汇集了图像处理绝大多数现有流行算法,以浅显的图文并茂的方法讲解复杂的理论算法,每个算法都给出了实际处理案例。 

书中所讲案例均来自生产实践,都得到了实际应用的检验。 

本书不仅适用于机器视觉和图像处理专业理论结合实践的教学,对于本专业及相关专业的课题研究人员和专业技术人员也具有重要的参考价值。

【作者简介】

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主编推荐:
  
精彩内容:
  

【目录】

上篇 机器视觉理论与算法 

第1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 

　2.3　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　/ 23 

　2.6　常用图像处理算法及其通用性问题　/ 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、饱和度及其他　/ 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 

　4.6　Canny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　对比度增强　/ 59 

　　　5.5.2　自动对比度增强　/ 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 

　7.3　Hough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　定位追踪起始点　/ 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　最小凸多边形拟合　/ 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 

第10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　直接线性标定法　/ 123 

　　　10.2.2　张正友标定法　/ 124 

　　　10.2.3　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　直接线性标定法试验　/ 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 

第11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 

第12章　傅里叶变换　/ 155 　 

　12.1　频率的世界　/ 155 

　12.2　频率变换　/ 156 

　12.3　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 

第13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 

第14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 

第15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 

　15.2　BP神经网络　/ 198 

　　　15.2.1　BP神经网络简介　/ 198 

　　　15.2.2　BP神经网络的训练学习　/ 200 

　　　15.2.3　改进型BP神经网络　/ 202 

　15.3　BP神经网络在数字字符识别中的应用　/ 203 

　　　15.3.1　BP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 

第16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　深度学习与神经网络　/ 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　/ 231 

　参考文献　/ 231 

第17章　遗传算法　/ 232 

　17.1　遗传算法概述　/ 232 

　17.2　简单遗传算法　/ 234 

　　　17.2.1　遗传表达　/ 234 

　　　17.2.2　遗传算子　/ 235 

　17.3　遗传参数　/ 238 

　　　17.3.1　交叉率和变异率　/ 238 

　　　17.3.2　其他参数　/ 238 

　　　17.3.3　遗传参数的确定　/ 238 

　17.4　适应度函数　/ 239 

　　　17.4.1　目标函数映射为适应度函数　/ 239 

　　　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 

　　　17.6.2　GA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 

第18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 

　 18.3.1　DirectX直接采集　/ 259 

　　　18.3.2　VFW PC相机采集　/ 260 

　　　18.3.3　A/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 

　　　18.4.3　3D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 

　　　18.6.2　HSI表示变换　/ 265 

　　　18.6.3　自由变换　/ 265 

　　　18.6.4　RGB颜色变换　/ 266 

　18.7　几何变换　/ 266 

　　　18.7.1　仿射变换　/ 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 

　　　18.9.2　运动图像校正　/ 270 

　18.10　滤波增强　/ 271 

　　　18.10.1　单模板滤波增强　/ 271 

　　　18.10.2　多模板滤波增强　/ 272 

　　　18.10.3　Canny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 

第19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 

　　　19.5.4　2点间距离　/ 311 

　　　19.5.5　2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MIAS 3D　/ 318 

　20.1　MIAS 3D系统简介　/ 318 

　20.2　文件　/ 319 

　20.3　2D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　/ 323 

　　　20.4.3　位移量　/ 323 

　　　20.4.4　2点间距离　/ 324 

　　　20.4.5　2线间夹角　/ 325 

　　　20.4.6　连接线一览图　/ 326 

　20.5　结果修正　/ 326 

　20.6　其他功能　/ 327 

　参考文献　/ 327 

第21章　车辆视觉导航系统　/ 328 

　21.1　车辆无人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　导航试验及性能测试比较　/ 334 

索引　/ 337