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《机器视觉技术》

点击: 31    发表时间:2018-09-20

“十三五”国家重点出版物,出版规划项目
《中国制造2025》出版工程

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前 言

《中国制造2025》的核心内容是装备生产和应用的信息化与智能化,机器视觉是实现这一目标的关键技术。提起“机器视觉”或者“图像处理”(机器视觉的软件部分),许多人并不陌生,但是没有专门学习过的人,往往会把“图像处理”与用于图像编辑的Photoshop软件等同起来,其实两者之间具有本质的区别。机器视觉中的图像处理是由计算机对现有的图像进行分析和判断,然后根据分析判断结果去控制执行其他相应的动作或处理;而Photoshop软件是基于人的判断,通过人手的操作来改变图像的颜色、形状或者剪切与编辑。也就是说,一个是由机器分析判断图像并自动执行其他动作,一个是由人分析判断图像并手动修改图像,这就是两者的本质区别。本书内容就是介绍机器视觉的构成、图像处理理论算法及应用系统。

目前市面上图像处理方面的书比较多,一般都是着眼于讲解图像处理算法理论或者编程方法,作者本人也编著了两本图像处理VC++编程和一本机器视觉理论及应用实例介绍方面的书,这些书的主要适用对象是图像处理编程人员。然而,从事图像处理编程工作的人毕竟是少数,将来越来越多的人会从事与机器人和智能装备相关的操作及技术服务工作,目前国内还没有针对这个群体的机器视觉教育书籍。近年来,经常有地方理工科院校来咨询图像处理实验室建设事项,他们的目的是图像处理理论教学,而不是学习图像处理程序编写,给他们推荐教材和进行图像处理实验室配置都是很困难的事。为了适应这个庞大群体的需要,本书以普及教学为目的,尽量以浅显易懂图文并茂的方法来说明复杂的理论算法,每个算法都给出实际处理案例,使一般学习者能够感觉到机器视觉其实并不深奥,也给将来可能从事机器视觉项目开发的人增强信心。

本书汇集了图像处理绝大多数现有流行算法,对于专业图像处理研究和编程人员,也具有重要的参考价值。

本书在撰写过程中得到了研究室学生们不同程度的帮助,他们是田浩、欧阳娣、曾宝明、王桥、杨明、乔妍、朱德利、梁习卉子、陈洪密、代贺等,也获得了北京现代富博科技有限公司(http://www.fubo-tech.com)的技术支持,在此对他们表示衷心的感谢。



附:目录


第一部分  机器视觉理论与算法


第1章       机器视觉

1.1    机器视觉的作用

1.2    机器视觉的硬件构成

1.3    机器视觉的软件及编程工具

1.4    机器视觉、机器人和智能装备

1.5    机器视觉的功能与测量精度

第2章   图像处理

2.1图像处理的发展过程

2.2数字图像的采样与量化

2.3 彩色图像与灰度图像

2.4图像文件及视频文件格式

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性问题

第3章       目标提取

3.1 如何提取目标物体

3.2 基于阈值的目标提取

3.2.1 二值化处理

3.2.2 阈值的确定

3.3 基于颜色的目标提取

3.3.1 亮度、色相、饱和度及其他

3.3.2 颜色分量及其组合处理

3.4 基于差分的目标提取

3.4.1 帧间差分

3.4.2 背景差分

第4章       边缘检测

4.1 边缘与图像处理

4.2 基于微分的边缘检测与提取

4.3 基于模板匹配的边缘检测与提取

4.4 边缘图像的二值化处理

4.5 细线化处理

4.6  Canny算法

第5章       图像平滑处理

   5.1 图像噪声及常用平滑方式

5.2 移动平均

5.3 中值滤波

5.4 高斯滤波

5.5 模糊图像的清晰化处理

5.5.1对比度增强

5.5.2自动对比度增强

5.5.3直方图均衡化

5.5.4暗通道先验法去雾处理

5.6 二值图像的平滑处理

第6章       几何参数检测

6.1 基于图像特征的自动识别

6.2 二值图像的特征参数

6.3 区域标记

6.4 基于特征参数提取物体

6.5 基于特征参数消除噪声

第7章       Hough变换

7.1传统Hough变换

7.2过已知点Hough变换

7.3 Hough变换的曲线检测

第8章       几何变换

8.1 关于几何变换

8.2 放大缩小

8.3 平移

8.4 旋转

8.5 复杂变形

8.6 齐次坐标表示

第9章       单目视觉测量

9.1 硬件构成

9.2 摄像机模型

   9.2.1 参考坐标系

  9.2.2 摄像机模型分析

9.3 摄像机标定

9.4 标定尺检测

   9.4.1 定位追踪起始点

9.4.2蓝黄边界检测

9.4.3 确定角点位置

9.4.4 单应矩阵计算

9.5 标定结果分析

9.6 标识点自动检测

9.7 手动选取目标

9.8 距离测量分析

9.8.1透视畸变对测距精度的影响

9.8.2目标点与标定点的距离对测距精度的影响

9.9 面积测量

9.9.1获取待测区域轮廓点集

9.9.2最小凸多边形拟合

9.9.3多边形面积计算

9.9.4测量实例

第10章   双目视觉测量

10.1双目视觉系统的结构

10.1.1平行式立体视觉模型

10.1.2汇聚式立体视觉模型

10.2摄像机标定

10.2.1直接线性标定法

10.2.2张正友标定法

10.2.3摄像机参数与投影矩阵的转换

10.3标定测量试验

10.3.1直接线性标定法

10.3.2 张正友标定法

10.3.3三维测量

第11章   运动图像处理

11.1 光流法

11.1.1光流法的基本概念

11.1.2光流法用于目标跟踪的原理

11.2 模板匹配

11.3运动图像处理实例

11.3.1羽毛球技战术实时图像检测

11.3.2蜜蜂舞蹈行为分析

第12章   傅里叶变换

12.1 频率的世界

12.2 频率变换

12.3离散傅立叶变换

12.4 图像的二维傅立叶变换

11.5滤波处理

第13章   小波变换

13.1小波变换概述

13.2小波与小波变换

13.3 离散小波变换

13.4 小波族

13.5 信号的分解与重构

13.6 图像处理中的小波变换

第14章   模式识别

14.1模式识别与图像识别的概念

14.2图像识别系统的组成

14.3图像识别与图像处理和图像理解的关系

14.4图像识别方法

14.4.1 模板匹配方法

14.4.2 统计模式识别

14.4.3 新的模式识别方法

14.5人脸图像识别系统

第15章   神经网络

15.1人工神经网络

15.1.1人工神经网络的生物学基础

15.1.2 人工神经元

15.1.3 人工神经元的学习

15.1.4   人工神经元的激活函数

15.1.5  人工神经网络的特点

15.2 BP神经网络

15.2.1 BP神经网络简介

15.2.2 BP神经网络的训练学习

15.2.3改进型BP神经网络

15.3 BP神经网络在数字字符识别中的应用

15.3.1数字字符识别系统原理

15.3.2网络模型的建立

15.3.3数字字符识别演示

第16章   深度学习

16.1深度学习的发展历程

16.2深度学习的基本思想

16.3浅层学习和深度学习

16.4深度学习与神经网络

16.5深度学习训练过程

16.6深度学习的常用方法

16.6.1自动编码器(Auto Encoder

16.6.2 稀疏编码(Sparse Coding

16.6.3限制波尔兹曼机( Restricted Boltzmann Machine ,RBM )

16.6.4 深信度网络 ( Deep Belief Networks )

16.6.5 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN

16.7基于卷积神经网络的手写体字识别

16.7.1手写字识别的卷积神经网络结构

16.7.2 卷积神经网络文字识别的实现

第17章   遗传算法(GA

17.1遗传算法概述

17.2简单遗传算法

17.2.1 遗传表达

17.2.2 遗传算子

17.3遗传参数

17.3.1 交叉率和变异率

17.3.2其它参数

17.3.3 遗传参数的确定

17.4适应度函数

17.4.1目标函数映射为适应度函数

17.4.2适应度函数的尺度变换

17.4.3适应度函数设计对GA的影响

17.5模式定理

17.5.1模式的几何解释

17.5.2模式定理

17.6 遗传算法在模式识别中的应用

17.6.1问题的设定

17.6.2 GA的应用方法

17.6.3基于GA的双目视觉匹配

 

第二部分 机器视觉应用系统

 第18章   通用图像处理系统ImageSys

18.1 系统简介

18.2 状态窗

18.3 图像采集

18.3.1 DirectX直接采集

18.3.2 VFW PC相机采集

18.3.3 A/D图像卡采集

18.4 直方图处理

18.4.1直方图

18.4.2 线剖面

18.4.3 3D剖面

18.4.4累计分布图

18.5 颜色测量

18.6颜色变换

18.6.1颜色亮度变换

18.6.2 HSI表示变换

18.6.3 自由变换

18.6.4  RGB颜色变换

18.7几何变换

18.7.1 仿射变换

18.7.2 透视变换

18.8 频率域变换

18.8.1 小波变换

18.8.2 傅立叶变换

18.9 图像间变换

18.9.1 图像间演算

18.9.2运动图像校正

18.10 滤波增强

18.10.1 单模板滤波增强

18.10.2 多模板滤波增强

18.10.3 Canny边缘检测

18.11 图像分割

18.12 二值运算

18.12.1 基本运算

20.12.2 特殊提取

18.13 二值图像测量

18.13.1 几何参数测量

18.13.2 直线参数测量

18.13.3 圆形分离

18.13.4 轮廓测量

18.14 帧编辑

18.15 画图

18.16 查看

18.17 文件

18.17.1图像文件

18.17.2 多媒体文件

18.17.3 多媒体文件编辑

18.17.4 添加水印

18.18 系统设置

18.18.1 系统帧设置

18.18.2 系统语言设置

18.19 系统开发平台Sample

第19章   二维运动测量分析系统MIAS

19.1 系统概述

19.2 文件

19.3 运动图像及2D比例标定

19.4 运动测量

19.4.1自动测量

19.4. 2 手动测量

19.4. 3、标识测量

19.5 结果浏览

19.5.1结果视频表示

19.5.2 位置速率

19.5.3偏移量

19.5.4  2点间距离

19.5.5  2线间夹角

19.5.6 连接线图一览

19.6 结果修正

19.6.1手动修正

19.6.2 平滑化

19.6.3 内插补间

19.6.4 帧坐标变换

19.6.5 人体重心测量

19.6.6 设置事项

19.7查看

19.8 实时测量

19.8.1实时目标测量

19.8.2实时标识测量

19.9开发平台MSSample

第20章   三维运动测量分析系统MIAS 3D

20.1 MIAS3D系统简介

20.2文件

20.3 2D结果导入、3D标定及测量

20.4显示结果

20.4.1 视频表示

20.4.2 点位速率

20.4.3 位移量

20.4.4  2点间距离

20.4.5  2线间夹角

20.4.6 连接线一览图

20.5 结果修正

20.6其他功能

第21章   车辆视觉导航系统

21.1车辆无人驾驶的发展历程及趋势

21.2视觉导航系统的硬件

21.3 视觉导航系统的软件

21.4 导航试验及性能测试比较

 

 



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