前言
*1章绪论1
1*1机器视觉的发展及系统构成1
1*1*1机器视觉的发展1
1*1*2机器视觉系统的构成2
1*2Marr的视觉理论框架4
1*2*1视觉系统研究的3个层次4
1*2*2视觉信息处理的3个阶段5
1*3机器视觉任务和机器视觉与其他领域的关系7
1*3*1机器视觉任务7
1*3*2机器视觉与其他领域的关系8
1*4参考文献9
*2章成像与图像采集10
2*1亮度与成像10
2*1*1光度学10
2*1*2亮度成像模型12
2*2镜头13
2*2*1针孔成像模型13
2*2*2镜头畸变16
2*2*3远心与景深17
2*3摄像机19
2*3*1CCD传感器19
2*3*2CMOS传感器20
2*3*3彩色成像22
2*3*4摄像机性能28
2*3*5深度摄像机30
2*4摄像机计算机接口31
2*5参考文献32
第3章图像预处理基础33
3*1数据结构33
3*1*1传统的图像数据结构33
3*1*2分层数据结构38
3*2图像预处理41
3*2*1灰度值变换41
3*2*2几何变换44
3*2*3图像滤波器53
3*2*4形态学操作65
3*3参考文献70
第4章图像分割和特征匹配71
4*1图像分割71
4*1*1阈值分割71
4*1*2连通域与边缘提取77
4*1*3亚像素精度阈值分割86
4*1*4基于区域的分割87
4*1*5基于3D图的图像分割98
4*2特征匹配103
4*2*1区域特征103
4*2*2几何元素的提取110
4*2*3轮廓特征112
4*2*4特征检测子115
4*2*5特征描述子122
4*2*6匹配优化算法125
4*2*7模板匹配132
4*3参考文献136
第5章立体视觉与三维重建140
5*1立体视觉概述140
5*2立体视觉的基本原理142
5*3三维重建146
5*3*1摄像机标定146
5*3*2机器人手眼标定150
5*3*3射影几何152
5*3*4多视图重建场景158
5*3*5双目摄像机与多目摄像机164
5*3*6深度图168
5*4参考文献169
第6章模式识别算法171
6*1支持向量机171
6*2贝叶斯分类器173
6*3聚类算法175
6*4神经网络基础177
6*4*1感知机与神经网络基础177
6*4*2参数学习方法179
6*4*3GPU并行技术179
6*5深度卷积神经网络181
6*5*1LeNet182
6*5*2GoogLeNet183
6*5*3ResNet185
6*6参考文献187
第7章机器视觉在物体识别与测量中的应用188
7*1检测物体的特征提取188
7*1*1区域特征188
7*1*2灰度值特征189
7*1*3轮廓特征191
7*2模式分类与识别191
7*3机器视觉中形状大小的测量194
7*3*1长度测量194
7*3*2线段测量196
7*3*3面积测量196
7*3*4圆测量197
7*4机器视觉表面缺陷检测198
7*4*1印刷检测199
7*4*2封装检测200
7*4*3锯齿检测201
7*5参考文献203
第8章视觉伺服的基础205
8*1视觉伺服控制简介205
8*2概念说明与标定技术206
8*2*1坐标变换与刚体运动206
8*2*2摄像机模型与标定208
8*2*3手眼标定技术212
8*3视觉伺服控制理论213
8*3*1基于位置的视觉伺服213
8*3*2基于图像的视觉伺服215
8*4应用案例232
8*5参考文献238
第9章机器视觉从容器中抓取零件的应用240
9*1散乱零件识别的基本方法240
9*2抓取操作的机器人技术243
9*3散乱零件的识别与操作应用246
9*4参考文献251
*10章机器视觉在无源导航与定位中的应用255
10*1移动机器人与导航255
10*2定位与地图构建256
10*3各类传感器的初始化与预处理263
10*4即时定位与地图构建272
10*4*1使用鱼眼摄像机的视觉SLAM系统277
10*4*2基于多摄像机系统的视觉SLAM系统277
10*5参考文献278
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