機器視覺技術(2018年化學工業出版社出版的圖書)

內容簡介

本書分上下兩篇介紹機器視覺的構成、圖像處理方法以及套用實例。上篇“機器視覺理論與算法”包括：機器視覺、圖像處理、目標提取、邊緣檢測、圖像平滑處理、幾何參數檢測、Hough變換、單目視覺測量、雙目符殃舟視覺測量、運動圖像處理、傅立葉變換、小波變換、模式識別、神經網路、深度學習、遺傳算法。下篇“寒鍵罪挨機器視覺套用系統”包括：通用圖像處理系統ImageSys、二維運動測量分析系統MIAS、三維運動測量分析系統MIAS 3D、車輛視覺導航系統。本書匯集了圖像處理絕大多數現有流行算法,以淺顯的圖文並茂的方法講解複雜的理論算法,每個算法都給出了實際處理案例。書中所講案例均來自生產實踐,都得到了實際套用的檢驗。本書不僅適用於機器視覺和圖像處理專業理論結合實踐的教學,對於本專業及相關專業的課題研究人員和專業技術人員也具有重要的參考價值。

圖書目錄

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　機器視覺的硬體構成　/ 3

1.2.1　計算機　/ 4

1.2.2　圖像採集設備　/ 6

　1.3　機器視覺的軟體及編程工具　/ 7

　1.4　機器視覺、機器人和智慧型裝備　/ 8

　1.5　機器視覺的功能與精度　/ 9

第2章　圖像處理　/ 12

　2.1　圖像處理的發展過程　/ 12

　2.2　數字圖像的採樣與量化　/ 18

　2.3　彩色圖像與灰度圖像　/ 20

　2.4　圖像檔案及視頻檔案格式　再糠匙/ 22

　2.5　數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　基於閾值的目標提取　/ 26

3.2.1　二值化處理　/ 26

　 3.2.2　閾值的確定　/ 27

　3.3　基於顏色的目標提取　/ 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　歸刪晚鴉基於差分的目標提取　/ 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　基於微分的邊緣檢測　/ 44

　4.3　基於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　幾何參數檢測　/ 70

　6.1　基於圖像特徵的自動識別　/ 70

　6.2　二值圖像的特徵參數　/ 70

　6.3　區域標記　/ 73

　6.4　基於特徵參數提取物體　/ 74

　6.5　基於特徵參數消除噪聲　/ 75

　參考文獻　/ 76

第7章　Hough變換　/ 77

　7.1　傳統Hough變換的直線檢測　/ 77

　7.2　過已知點Hough變換的元辯直線檢測　/ 79

　7.3　Hough變換夜煮歸的曲線檢測　拜阿棕/ 81

　參考文獻　/ 81

第8章　幾何變換　/ 82

　8.1　關於幾何變換　/ 82

　8.2　放大縮小　/ 83

　8.3　平移　/ 87

　8.4　旋轉　/ 87

　8.5　複雜變形　/ 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　硬體構成　/ 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　獲取待測區域輪廓點集　/ 113

9.9.2　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　雙目視覺系統的結構　/ 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　攝像機參數與投影矩陣的轉換　/ 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　光流法用於目標跟蹤的原理　/ 137

　11.2　模板匹配　/ 138

11.3　運動圖像處理實例　/139

11.3.1　羽毛球技戰術實時圖像檢測　/ 139

11.3.2　蜜蜂舞蹈行為分析　/ 145

　參考文獻　/ 154

第12章　傅立葉變換　/ 155 　

　12.1　頻率的世界　/ 155

　12.2　頻率變換　/ 156

　12.3　離散傅立葉變換　/ 159

　12.4　圖像的二維傅立葉變換　/ 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　/ 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　圖像識別系統的組成　/ 181

　14.3　圖像識別與圖像處理和圖像理解的關係　/ 182

　14.4　圖像識別方法　/ 183

14.4.1　模板匹配方法　/ 183

14.4.2　統計模式識別　/ 183

14.4.3　新的模式識別方法　/ 187

14.5　人臉圖像識別系統　/189

　參考文獻　/ 192

第15章　神經網路　/ 193

　15.1　人工神經網路　/ 193

15.1.1　人工神經網路的生物學基礎　/ 194

15.1.2　人工神經元　/ 195

15.1.3　人工神經元的學習　/ 195

15.1.4　人工神經元的激活函式　/ 196

15.1.5　人工神經網路的特點　/ 197

　15.2　BP神經網路　/ 198

15.2.1　BP神經網路簡介　/ 198

15.2.2　BP神經網路的訓練學習　/ 200

15.2.3　改進型BP神經網路　/ 202

　15.3　BP神經網路在數字字元識別中的套用　/ 203

15.3.1　BP神經網路數字字元識別系統原理　/ 204

15.3.2　網路模型的建立　/ 205

15.3.3　數字字元識別演示　/ 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　深度學習與神經網路　/ 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　深信度網路　/ 222

16.6.5　卷積神經網路　/ 225

　16.7　基於卷積神經網路的手寫體字識別　/ 228

　 16.7.1　手寫字識別的卷積神經網路結構　/ 228

16.7.2　卷積神經網路文字識別的實現　/ 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　遺傳運算元　/ 235

　17.3　遺傳參數　/ 238

17.3.1　交叉率和變異率　/ 238

17.3.2　其他參數　/ 238

17.3.3　遺傳參數的確定　/ 238

　17.4　適應度函式　/ 239

17.4.1　目標函式映射為適應度函式　/ 239

17.4.2　適應度函式的尺度變換　/ 240

17.4.3　適應度函式設計對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套用　/ 248

17.6.1　問題的設定　/ 248

17.6.2　GA的套用方法　/ 250

17.6.3　基於GA的雙目視覺匹配　/ 252

　參考文獻　/ 255

下篇機器視覺套用系統

第18章　通用圖像處理系統ImageSys　/ 258

　18.1　系統簡介　/ 258

　18.2　狀態窗　/ 259

　18.3　圖像採集　/ 259

　 18.3.1　DirectX直接採集　/ 259

18.3.2　VFW PC相機採集　/ 260

18.3.3　A/D圖像卡採集　/ 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　傅立葉變換　/ 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　幾何參數測量　/ 276

18.13.2　直線參數測量　/ 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　檔案　/ 284

18.17.1　圖像檔案　/ 284

18.17.2　多媒體檔案　/ 286

18.17.3　多媒體檔案編輯　/ 289

18.17.4　添加水印　/ 290

　18.18　系統設定　/ 291

18.18.1　系統幀設定　/ 291

18.18.2　系統語言設定　/ 292

　18.19　系統開發平台Sample　/ 293

　參考文獻　/ 293

第19章　二維運動圖像測量分析系統MIAS　/ 294

　19.1　系統概述　/ 294

　19.2　檔案　/ 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　結果瀏覽　/ 305

19.5.1　結果視頻表示　/ 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　連線線圖一覽　/ 312

　19.6　結果修正　/ 313

19.6.1　手動修正　/ 313

19.6.2　平滑化　/ 313

　 19.6.3　內插補間　/ 314

19.6.4　幀坐標變換　/ 314

19.6.5　人體重心測量　/ 314

19.6.6　設定事項　/ 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　開發平台MSSample　/ 316

　參考文獻　/ 317

第20章　三維運動測量分析系統MIAS 3D　/ 318

　20.1　MIAS 3D系統簡介　/ 318

　20.2　檔案　/ 319

　20.3　2D結果導入、3D標定及測量　/ 319

　20.4　顯示結果　/ 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　連線線一覽圖　/ 326

　20.5　結果修正　/ 326

　20.6　其他功能　/ 327

　參考文獻　/ 327

第21章　車輛視覺導航系統　/ 328

　21.1　車輛無人駕駛的發展歷程及趨勢　/ 328

　21.2　視覺導航系統的硬體　/ 330

　21.3　視覺導航系統的軟體　/ 331

　21.4　導航試驗及性能測試比較　/ 334

索引　/ 337

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