機器視覺技術(shù)

上篇 機器視覺理論與算法
第1章　機器視覺　/ 2
　1.1　機器視覺的作用　/ 2
　1.2　機器視覺的硬件構(gòu)成　/ 3
　　　1.2.1　計算機　/ 4
　　　1.2.2　圖像采集設(shè)備　/ 6
　1.3　機器視覺的軟件及編程工具　/ 7
　1.4　機器視覺、機器人和智能裝備　/ 8
　1.5　機器視覺的功能與精度　/ 9
第2章　圖像處理　/ 12
　2.1　圖像處理的發(fā)展過程　/ 12
　2.2　數(shù)字圖像的采樣與量化　/ 18
　2.3　彩色圖像與灰度圖像　/ 20
　2.4　圖像文件及視頻文件格式　/ 22
　2.5　數(shù)字圖像的計算機表述　/ 23
　2.6　常用圖像處理算法及其通用性問題　/ 24
　參考文獻　/ 25
第3章　目標提取　/ 26
　3.1　如何提取目標物體　/ 26
　3.2　基于閾值的目標提取　/ 26
　　　3.2.1　二值化處理　/ 26
　 3.2.2　閾值的確定　/ 27
　3.3　基于顏色的目標提取　/ 30
　　　3.3.1　色相、亮度、飽和度及其他　/ 30
　　　3.3.2　顏色分量及其組合處理　/ 33
　3.4　基于差分的目標提取　/ 38
　　　3.4.1　幀間差分　/ 38
　　　3.4.2　背景差分　/ 39
　參考文獻　/ 40
第4章　邊緣檢測　/ 42
　4.1　邊緣與圖像處理　/ 42
　4.2　基于微分的邊緣檢測　/ 44
　4.3　基于模板匹配的邊緣檢測　/ 45
　4.4　邊緣圖像的二值化處理　/ 47
　4.5　細線化處理　/ 48
　4.6　Canny算法　/ 48
　參考文獻　/ 52
第5章　圖像平滑處理　/ 53
　5.1　圖像噪聲及常用平滑方式　/ 53
　5.2　移動平均　/ 54
　5.3　中值濾波　/ 54
　5.4　高斯濾波　/ 56
　5.5　模糊圖像的清晰化處理　/ 59
　　　5.5.1　對比度增強　/ 59
　　　5.5.2　自動對比度增強　/ 61
　　　5.5.3　直方圖均衡化　/ 63
　　　5.5.4　暗通道先驗法去霧處理　/ 65
　5.6　二值圖像的平滑處理　/ 67
　參考文獻　/ 69
第6章　幾何參數(shù)檢測　/ 70
　6.1　基于圖像特征的自動識別　/ 70
　6.2　二值圖像的特征參數(shù)　/ 70
　6.3　區(qū)域標記　/ 73
　6.4　基于特征參數(shù)提取物體　/ 74
　6.5　基于特征參數(shù)消除噪聲　/ 75
　參考文獻　/ 76
第7章　Hough變換　/ 77
　7.1　傳統(tǒng)Hough變換的直線檢測　/ 77
　7.2　過已知點Hough變換的直線檢測　/ 79
　7.3　Hough變換的曲線檢測　/ 81
　參考文獻　/ 81
第8章　幾何變換　/ 82
　8.1　關(guān)于幾何變換　/ 82
　8.2　放大縮小　/ 83
　8.3　平移　/ 87
　8.4　旋轉(zhuǎn)　/ 87
　8.5　復雜變形　/ 88
　8.6　齊次坐標表示　/ 90
　參考文獻　/ 91
第9章　單目視覺測量　/ 92
　9.1　硬件構(gòu)成　/ 92
　9.2　攝像機模型　/ 93
　　　9.2.1　參考坐標系　/ 94
　　　9.2.2　攝像機模型分析　/ 95
　9.3　攝像機標定　/ 97
　9.4　標定尺檢測　/ 98
　　　9.4.1　定位追蹤起始點　/ 98
　　　9.4.2　藍黃邊界檢測　/ 100
　　　9.4.3　確定角點坐標　/ 102
　 9.4.4　單應矩陣計算　/ 103
　9.5　標定結(jié)果分析　/ 103
　9.6　標識點自動檢測　/ 104
　9.7　手動選取目標　/ 110
　9.8　距離測量分析　/ 110
　　　9.8.1　透視畸變對測距精度的影響　/ 110
　　　9.8.2　目標點與標定點的距離對測距精度的影響　/ 112
　9.9　面積測量算法　/ 113
　　　9.9.1　獲取待測區(qū)域輪廓點集　/ 113
　　　9.9.2　最小凸多邊形擬合　/ 114
　　　9.9.3　多邊形面積計算　/ 115
　　　9.9.4　測量實例　/ 116
　參考文獻　/ 117
第10章　雙目視覺測量　/ 118
　10.1　雙目視覺系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)　/ 118
　　　10.1.1　平行式立體視覺模型　/ 119
　　　10.1.2　匯聚式立體視覺模型　/ 120
　10.2　攝像機標定　/ 122
　　　10.2.1　直接線性標定法　/ 123
　　　10.2.2　張正友標定法　/ 124
　　　10.2.3　攝像機參數(shù)與投影矩陣的轉(zhuǎn)換　/ 128
　10.3　標定測量試驗　/ 129
　　　10.3.1　直接線性標定法試驗　/ 130
　　　10.3.2　張正友標定法試驗　/ 131
　　　10.3.3　三維測量試驗　/ 134
　參考文獻　/ 135
第11章　運動圖像處理　/ 136
　11.1　光流法　/ 136
　　　11.1.1　光流法的基本概念　/ 136
　　　11.1.2　光流法用于目標跟蹤的原理　/ 137
　11.2　模板匹配　/ 138
11.3　運動圖像處理實例　/ 139
　　　11.3.1　羽毛球技戰(zhàn)術(shù)實時圖像檢測　/ 139
　　　11.3.2　蜜蜂舞蹈行為分析　/ 145
　參考文獻　/ 154
第12章　傅里葉變換　/ 155 　
　12.1　頻率的世界　/ 155
　12.2　頻率變換　/ 156
　12.3　離散傅里葉變換　/ 159
　12.4　圖像的二維傅里葉變換　/ 161
　12.5　濾波處理　/ 162
　參考文獻　/ 163
第13章　小波變換　/ 164
　13.1　小波變換概述　/ 164
　13.2　小波與小波變換　/ 165
　13.3　離散小波變換　/ 167
　13.4　小波族　/ 167
　13.5　信號的分解與重構(gòu)　/ 168
　13.6　圖像處理中的小波變換　/ 175
　　　13.6.1　二維離散小波變換　/ 175
　　　13.6.2　圖像的小波變換編程　/ 177
　參考文獻　/ 179
第14章　模式識別　/ 180
　14.1　模式識別與圖像識別的概念　/ 180
　14.2　圖像識別系統(tǒng)的組成　/ 181
　14.3　圖像識別與圖像處理和圖像理解的關(guān)系　/ 182
　14.4　圖像識別方法　/ 183
　　　14.4.1　模板匹配方法　/ 183
　　　14.4.2　統(tǒng)計模式識別　/ 183
　　　14.4.3　新的模式識別方法　/ 187
14.5　人臉圖像識別系統(tǒng)　/ 189
　參考文獻　/ 192
第15章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　/ 193
　15.1　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　/ 193
　　　15.1.1　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物學基礎(chǔ)　/ 194
　　　15.1.2　人工神經(jīng)元　/ 195
　　　15.1.3　人工神經(jīng)元的學習　/ 195
　　　15.1.4　人工神經(jīng)元的激活函數(shù)　/ 196
　　　15.1.5　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點　/ 197
　15.2　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　/ 198
　　　15.2.1　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介　/ 198
　　　15.2.2　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練學習　/ 200
　　　15.2.3　改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　/ 202
　15.3　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)字字符識別中的應用　/ 203
　　　15.3.1　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)字字符識別系統(tǒng)原理　/ 204
　　　15.3.2　網(wǎng)絡(luò)模型的建立　/ 205
　　　15.3.3　數(shù)字字符識別演示　/ 207
　參考文獻　/ 209
第16章　深度學習　/ 210
　16.1　深度學習的發(fā)展歷程　/ 210
　16.2　深度學習的基本思想　/ 212
　16.3　淺層學習和深度學習　/ 212
　16.4　深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　/ 213
　16.5　深度學習訓練過程　/ 214
　16.6　深度學習的常用方法　/ 215
　　　16.6.1　自動編碼器　/ 215
　　　16.6.2　稀疏編碼　/ 218
　　　16.6.3　限制波爾茲曼機　/ 220
　　　16.6.4　深信度網(wǎng)絡(luò) 　/ 222
　　　16.6.5　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　/ 225
　16.7　基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫體字識別　/ 228
　 16.7.1　手寫字識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)　/ 228
　　　16.7.2　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文字識別的實現(xiàn)　/ 231
　參考文獻　/ 231
第17章　遺傳算法　/ 232
　17.1　遺傳算法概述　/ 232
　17.2　簡單遺傳算法　/ 234
　　　17.2.1　遺傳表達　/ 234
　　　17.2.2　遺傳算子　/ 235
　17.3　遺傳參數(shù)　/ 238
　　　17.3.1　交叉率和變異率　/ 238
　　　17.3.2　其他參數(shù)　/ 238
　　　17.3.3　遺傳參數(shù)的確定　/ 238
　17.4　適應度函數(shù)　/ 239
　　　17.4.1　目標函數(shù)映射為適應度函數(shù)　/ 239
　　　17.4.2　適應度函數(shù)的尺度變換　/ 240
　　　17.4.3　適應度函數(shù)設(shè)計對GA 的影響　/ 241
　17.5　模式定理　/ 242
　　　17.5.1　模式的幾何解釋　/ 244
　　　17.5.2　模式定理　/ 246
　17.6　遺傳算法在模式識別中的應用　/ 248
　　　17.6.1　問題的設(shè)定　/ 248
　　　17.6.2　GA的應用方法　/ 250
　　　17.6.3　基于GA的雙目視覺匹配　/ 252
　參考文獻　/ 255

下篇 機器視覺應用系統(tǒng)
第18章　通用圖像處理系統(tǒng)ImageSys　/ 258
　18.1　系統(tǒng)簡介　/ 258
　18.2　狀態(tài)窗　/ 259
　18.3　圖像采集　/ 259
　 18.3.1　DirectX直接采集　/ 259
　　　18.3.2　VFW PC相機采集　/ 260
　　　18.3.3　A/D圖像卡采集　/ 260
　18.4　直方圖處理　/ 261
　　　18.4.1　直方圖　/ 261
　　　18.4.2　線剖面　/ 261
　　　18.4.3　3D剖面　/ 262
　　　18.4.4　累計分布圖　/ 263
　18.5　顏色測量　/ 264
　18.6　顏色變換　/ 264
　　　18.6.1　顏色亮度變換　/ 264
　　　18.6.2　HSI表示變換　/ 265
　　　18.6.3　自由變換　/ 265
　　　18.6.4　RGB顏色變換　/ 266
　18.7　幾何變換　/ 266
　　　18.7.1　仿射變換　/ 266
　　　18.7.2　透視變換　/ 267
　18.8　頻率域變換　/ 267
　　　18.8.1　小波變換　/ 267
　　　18.8.2　傅里葉變換　/ 268
　18.9　圖像間變換　/ 270
　　　18.9.1　圖像間演算　/ 270
　　　18.9.2　運動圖像校正　/ 270
　18.10　濾波增強　/ 271
　　　18.10.1　單模板濾波增強　/ 271
　　　18.10.2　多模板濾波增強　/ 272
　　　18.10.3　Canny邊緣檢測　/ 273
　18.11　圖像分割　/ 273
　18.12　二值運算　/ 274
　　　18.12.1　基本運算　/ 274
　　　18.12.2　特殊提取　/ 275
　18.13　二值圖像測量　/ 276
　　　18.13.1　幾何參數(shù)測量　/ 276
　　　18.13.2　直線參數(shù)測量　/ 281
　 18.13.3　圓形分離　/ 281
　　　18.13.4　輪廓測量　/ 281
　18.14　幀編輯　/ 282
　18.15　畫圖　/ 283
　18.16　查看　/ 284
　18.17　文件　/ 284
　　　18.17.1　圖像文件　/ 284
　　　18.17.2　多媒體文件　/ 286
　　　18.17.3　多媒體文件編輯　/ 289
　　　18.17.4　添加水印　/ 290
　18.18　系統(tǒng)設(shè)置　/ 291
　　　18.18.1　系統(tǒng)幀設(shè)置　/ 291
　　　18.18.2　系統(tǒng)語言設(shè)置　/ 292
　18.19　系統(tǒng)開發(fā)平臺Sample　/ 293
　參考文獻　/ 293
第19章　二維運動圖像測量分析系統(tǒng)MIAS　/ 294
　19.1　系統(tǒng)概述　/ 294
　19.2　文件　/ 295
　19.3　運動圖像及2D比例標定　/ 296
　19.4　運動測量　/ 298
　　　19.4.1　自動測量　/ 298
　　　19.4.2　手動測量　/ 301
　　　19.4.3　標識測量　/ 302
　19.5　結(jié)果瀏覽　/ 305
　　　19.5.1　結(jié)果視頻表示　/ 305
　　　19.5.2　位置速率　/ 308
　　　19.5.3　偏移量　/ 310
　　　19.5.4　2點間距離　/ 311
　　　19.5.5　2線間夾角　/ 311
　　　19.5.6　連接線圖一覽　/ 312
　19.6　結(jié)果修正　/ 313
　　　19.6.1　手動修正　/ 313
　　　19.6.2　平滑化　/ 313
　 19.6.3　內(nèi)插補間　/ 314
　　　19.6.4　幀坐標變換　/ 314
　　　19.6.5　人體重心測量　/ 314
　　　19.6.6　設(shè)置事項　/ 315
　19.7　查看　/ 315
　19.8　實時測量　/ 315
　　　19.8.1　實時目標測量　/ 315
　　　19.8.2　實時標識測量　/ 316
　19.9　開發(fā)平臺MSSample　/ 316
　參考文獻　/ 317
第20章　三維運動測量分析系統(tǒng)MIAS 3D　/ 318
　20.1　MIAS 3D系統(tǒng)簡介　/ 318
　20.2　文件　/ 319
　20.3　2D結(jié)果導入、3D標定及測量　/ 319
　20.4　顯示結(jié)果　/ 321
　　　20.4.1　視頻表示　/ 322
　　　20.4.2　點位速率　/ 323
　　　20.4.3　位移量　/ 323
　　　20.4.4　2點間距離　/ 324
　　　20.4.5　2線間夾角　/ 325
　　　20.4.6　連接線一覽圖　/ 326
　20.5　結(jié)果修正　/ 326
　20.6　其他功能　/ 327
　參考文獻　/ 327
第21章　車輛視覺導航系統(tǒng)　/ 328
　21.1　車輛無人駕駛的發(fā)展歷程及趨勢　/ 328
　21.2　視覺導航系統(tǒng)的硬件　/ 330
　21.3　視覺導航系統(tǒng)的軟件　/ 331
　21.4　導航試驗及性能測試比較　/ 334

索引　/ 337