图像处理、分析与机器视觉
￥ 73.2 4.3折 ￥ 169 九五品
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作者杨高科 著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302496410
出版时间2018-06
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数616页
字数99999千字
定价169元
上书时间2024-07-08
商品详情
- 品相描述：九五品
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基本信息
书名:图像处理、分析与机器视觉
定价：169.00元
作者:杨高科 著
出版社：清华大学出版社
出版日期：2018-06-01
ISBN：9787302496410
字数：996000
页码：616
版次：1
装帧：平装
开本：16开
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编辑推荐
适读人群 ：可作为图像处理、分析和机器视觉项目开发人员的技术参考书，或高等学校计算机、虚拟仪器、自动化、模式识别与图像处理等专业的教材，也可作为对机器视觉开发团队或公司的培训或辅导教材。 系统讲解机器视觉系统各设计过程中的关键技术,将图像分析、处理算法映射到机器视觉系统开发的过程中,应用为先，避免突兀、无目的、枯燥地算法讲解,注重提高工业环境下机器视觉实时性和健壮性
内容提要
《图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）》主要介绍基于LabVIEW的图像处理、分析与机器视觉系统的开发技术。全书尽量避免只进行枯燥的理论讲解，而是从实际工程应用的角度将内容分为“机器视觉系统构建”、“图像操作与增强”和“特征识别与机器决策”三大部分。其中第一部分主要讨论成像系统模型原理、镜头相机部件的选型、系统的搭建和校准以及图像采集、显示和存储等技术；第二部分包括图像操作和变换、图像灰度分析以及图像增强等技术；第三部分介绍机器视觉软件开发的关键技术，不仅包括图像分割、形态学处理、特征提取、特征分析、特征在机器视觉系统开发中的应用，以及目标测量、图像模式匹配、目标分类识别等技术，还包括色彩空间和色彩匹配、色彩定位、彩色模式匹配以及色彩分类识别等彩色图像处理技术。 《图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）》配有各种具有代表性的图像实例，以及图像处理、分析和机器视觉应用的程序源代码。这些图像和源代码不仅可加强读者对内容的理解，还能作为实际工程项目的参考。 《图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）》可作为图像处理、分析和机器视觉项目开发人员的技术参考书，或高等学校计算机、虚拟仪器、自动化、模式识别与图像处理等专业的教材，也可作为对机器视觉开发团队或公司的培训或辅导教材。
目录
部分 机器视觉系统构建章 绪论1．1 机器视觉的定义与发展1．2 机器视觉系统的构成与开发过程1．3 NI视觉平台简介及软件安装第2章 成像系统2．1 成像系统模型2．2 镜头2．3 相机2．3．1 CCD和CMOS2．3．2 模拟相机和模拟视频信号2．3．3 数字相机和数字视频信号2．3．4 相机筛选2．4 本章小结第3章 图像采集、存储与显示3．1 图像采集设备3．2 NI-MAX与相机驱动3．3 IMAQ、IMAQdx与图像采集3．4 本章小结第4章 图像管理与显示4．1 内存中的图像4．2 内存图像管理4．3 图像显示4．3．1 图像显示控件4．3．2 图像浏览器4．3．3 外部窗口显示4．4 ROI与图像遮罩4．5 无损图层4．6 本章小结第5章 图像存储5．1 图像文件读写5．2 BMP文件5．3 TIFF文件5．4 JPEG文件5．5 PNG文件5．6 AVI文件5．7 本章小结第6章 系统校准与图像矫正6．1 畸变模型6．2 图像校准6．3 坐标校准6．4 误差与校准质量6．5 图像几何矫正6．6 本章小结第2部分 图像操作与增强第7章 图像操作与运算7．1 像素操作7．2 图像操作与几何变换7．3 图像运算7．4 彩色图像操作与运算7．5 本章小结第8章 灰度分析与变换8．1 直方图8．2 灰度分析8．3 结构相似性8．4 灰度变换8．5 本章小结第9章 空间域图像增强9．1 线性卷积9．2 邻域增强9．2．1 线性滤波9．2．2 非线性滤波9．3 本章小结0章 频域图像增强10．1 图像的傅里叶变换10．2 图像的频域滤波10．3 NI-Vision频域图像滤波方法10．4 本章小结第3部分 特征分析与机器决策1章 阈值分割与边缘分割11．1 阈值分割11．1．1 全局分割11．1．2 局部分割11．2 边缘分割11．2．1 点检测11．2．2 线检测11．2．3 轮廓提取11．3 本章小结2章 形态学与区域分割12．1 像素的形态学处理12．2 颗粒的形态学处理12．3 区域分割12．4 区域生长与形态学重构12．5 本章小结3章 颗粒特征与分析13．1 点与线13．2 边界与面积13．3 角度和矩13．4 测量坐标系13．5 本章小结4章 图像特征及应用14．1 灰度测量14．2 边缘检测14．3 轮廓分析与比较14．4 纹理分析14．4．1 小波变换14．4．2 纹理的统计分析14．5 角点检测14．6 本章小结5章 图像模式匹配15．1 灰度匹配15．2 几何匹配15．3 黄金模板比较15．4 本章小结6章 目标测量16．1 目标搜索16．2 特征定位16．3 几何测量16．3．1 卡钳16．3．2 卡尺16．3．3 解析几何法16．4 结果判定16．5 本章小结7章 分类识别17．1 训练过程与分类器17．1．1 样本集合17．1．2 分类器配置17．1．3 分类器操作和训练17．1．4 分类器输出和评价17．2 分类检测与识别17．3 OCR17．3．1 字符集训练17．3．2 文字识别与验证17．4 本章小结8章 彩色视觉18．1 色彩空间18．2 色谱与色彩匹配18．3 色彩定位18．4 彩色模式匹配18．5 色彩分类18．6 彩色图像分割18．7 本章小结9章 仪表与条码19．1 仪表读取19．2 条码读取19．2．1 一维码19．2．2 19．3 本章小结第20章 双目立体视觉20．1 双目视觉系统原理20．2 系统校准20．3 图像调整20．4 对应点匹配和3D重建20．5 本章小结参考文献
作者介绍
杨高科，现就职于加拿大THALES公司，曾先后在SIEMENS、ALCATEL-LUCENT上海贝尔从事系统设计工作，并主持和管理过多个大型自动控制项目的部署实施。是国内较早使用LabVIEW进行虚拟仪器和机器视觉系统开发的工程人员之一，著有《LabVIEW虚拟仪器项目开发与管理》一书。
序言
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【封面】
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