机器视觉与数字图像处理基础（王强）（HALCON版）
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作者编者:王强|责编:张绪瑞
出版社化学工业
ISBN9787122399847
出版时间2022-01
装帧平装
开本其他
定价49.8元
货号31315244
上书时间2024-12-30
商品详情
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作者简介
王强，成都工业学院智能制造学院教师，副教授，一直从事图像处理与机器视觉相关的研究和应用工作，主持实施多项与企业相关的机器视觉项目，主持或主研多项纵向课题研究，具有丰富的图像处理和机器视觉实践经验
目录
第1章 绪论
1.1 机器视觉的概念2
1.2 机器视觉的组成2
1.3 机器视觉系统的特点3
1.4 机器视觉系统的应用领域4
1.4.1 在工业生产中的应用4
1.4.2 在农产品检测中的应用5
1.4.3 在医学中的应用6
1.4.4 在军工以及制导方面的应用6
1.4.5 在其他方面的应用7
习题7
第2章 机器视觉图像采集
2.1 光源9
2.1.1 电磁辐射9
2.1.2 光源类型10
2.1.3 光源的形状11
2.1.4 光源照明方式14
2.2 镜头17
2.2.1 焦距17
2.2.2 光圈18
2.2.3 其他镜头参数19
2.3 摄像机19
2.3.1 CCD 芯片尺寸20
2.3.2 分辨率21
2.3.3 帧率与曝光时间21
2.3.4 其他摄像机参数22
习题22
第3章 数字图像处理基础
3.1 数字图像的表示25
3.2 数字图像分类25
3.2.1 彩色图像26
3.2.2 二值图像26
3.2.3 灰度图像27
3.2.4 索引图像29
3.3 数字图像的格式30
3.3.1 BMP 格式30
3.3.2 JPEG 格式30
3.3.3 PNG 格式30
3.3.4 GIF 格式30
3.3.5 TIFF 格式31
3.4 数字图像处理的一般步骤和方法31
3.5 图像性质32
3.5.1 图像的通道32
3.5.2 图像的分辨率32
3.5.3 图像的邻域32
3.5.4 图像的连通域33
3.5.5 像素之间的距离33
3.5.6 图像直方图34
3.5.7 图像中的熵35
3.5.8 图像中的其他统计特征36
习题36
第4章 HALCON 简介
4.1 HALCON 介绍39
4.2 HALCON 界面认识39
4.2.1 菜单栏41
4.2.2 工具栏41
4.2.3 子窗口42
4.3 HALCON 的数据类型44
4.3.1 HALCON 的 Image 图像45
4.3.2 Region 区域47
4.3.3 XLD 轮廓49
4.3.4 Tuple 元组50
4.4 HALCON 控制语句55
4.4.1 if 条件语句55
4.4.2 while 循环语句56
4.4.3 for 循环语句57
4.4.4 switch 分支条件语句57
4.4.5 中断语句58
4.5 第一个机器视觉例子59
习题61
第5章 图像增强
5.1 灰度变换63
5.1.1 线性变换63
5.1.2 分段线性变换64
5.1.3 对数变换64
5.1.4 幂次变换65
5.2 直方图变换67
5.2.1 直方图均衡化67
5.2.2 直方图规定化69
5.3 图像平滑处理72
5.3.1 图像卷积运算概念72
5.3.2 均值滤波74
5.3.3 中值滤波75
5.3.4 高斯滤波76
5.3.5 双边滤波77
5.4 代数运算79
5.4.1 图像加法80
5.4.2 图像减法80
5.4.3 图像乘法80
5.4.4 图像除法81
5.5 图像逻辑运算82
习题84
第6章 图像几何变换
6.1 图像插值87
6.1.1 最近邻插值87
6.1.2 双线性插值88
6.1.3 双三次插值89
6.2 仿射变换90
6.3 透视变换93
6.4 极坐标变换94
习题95
第7章 图像锐化与边缘检测
7.1 图像梯度的概念98
7.2 一阶微分算子锐化与边缘检测99
7.2.1 水平微分和垂直微分算子99
7.2.2 Kirsch 算子102
7.2.3 Sobel 算子102
7.2.4 Prewitt 算子103
7.2.5 Roberts 算子104
7.3 二阶微分算子105
7.3.1 Laplacian 算子106
7.3.2 LOG 算子107
7.3.3 DOG 算子107
7.4 Canny 算子108
习题109
第8章 数学形态学处理
8.1 形态学运算基础112
8.2 二值图像形态学运算113
8.2.1 膨胀运算114
8.2.2 腐蚀运算115
8.2.3 开运算和闭运算117
8.2.4 击中击不中变换119
8.3 灰度图像数学形态学运算122
8.3.1 灰度图膨胀与腐蚀122
8.3.2 灰度图开运算与闭运算123
8.3.3 形态学梯度124
8.3.4 顶帽124
8.3.5 底帽124
8.4 形态学运算的应用126
8.4.1 二值图形态学应用126
8.4.2 灰度图形态学应用128
习题131
第9章 图像分割
9.1 基于灰度值的阈值分割134
9.1.1 全局阈值分割134
9.1.2 局部阈值分割138
9.2 区域生长算法141
9.3 分水岭算法142
9.4 其他分割算法介绍145
习题146
第10章 图像模板匹配
10.1 图像金字塔148
10.1.1 高斯金字塔148
10.1.2 拉普拉斯金字塔149
10.2 基于灰度值的匹配150
10.3 带旋转与缩放的匹配156
10.4 基于边缘的匹配156
10.5 形状匹配157
10.6 基于特征的匹配161
10.6.1 基于矩的匹配方法161
10.6.2 基于特征点的匹配方法163
习题163
第11章 摄像机标定
11.1 标定原理166
11.1.1 坐标系之间的转换关系167
11.1.2 镜头畸变169
11.2 标定过程170
习题175
第12章 机器视觉应用实例分析
12.1 点阵字符分割与识别177
12.1.1 确定字符区域177
12.1.2 分割单个字符178
12.1.3 字符训练与识别179
12.2 镜片自动分拣181
12.2.1 提取凹面镜片区域182
12.2.2 中心位置查找183
12.3 布料瑕疵检测184
12.3.1 彩色图像分解185
12.3.2 瑕疵区域提取186
12.4 HALCON 与 C#混合编程实例188
12.4.1 图像处理算法导出188
12.4.2 系统设计与算法集成189
习题198
参考文献199
内容摘要
本书介绍了机器视觉系统的概念、原理、视觉系统组成以及数字图像处理基础，重点介绍了机器视觉系统的图像采集系统、视觉图像处理基础算法以及机器视觉的典型应用案例，典型案例介绍了机器视觉的应用并采用halcon与c#混合编程的方式演示了如何搭建机器视觉系统。本书重在理论联系实际，从图像采集部分开始到数字图像处理部分，除了介绍相关的理论知识外，结合具体的实际案例介绍halcon编程，提供了明确的使用方法。对每一种数字图像处理算法在机器视觉系统中的应用，都通过实例说明了具体的应用方法和注意事项。本书中提供的实例图像大部分来至于工业应用现场。每章均配有典型习题供练习使用，以加深对内容的理解。
本书既可作为高等学校机械电子、工业机器人、智能制造、自动化、计算机、电子信息、测控等专业的教材，也可供图像处理及与机器视觉相关的科研和工程技术人员参考。
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