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上篇 机器视觉理论与算法2

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258

第18章 通用图像处理系统ImageSys258

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MIAS294

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 3D318

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