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第1章 绪论 1

1.1 前言 1

1.2 数字图像 1

1.3 数字图像处理技术概述 2

1.4 数字图像处理的主要应用及发展前景 4

1.5 机器视觉概述 7

1.6 机器视觉系统的组成及特点 7

1.7 机器视觉技术的主要应用与发展 9

1.8 本章小结 14

习题 14

第2章 机器视觉硬件技术 15

2.1 前言 15

2.2 光源技术 15

2.3 光学镜头技术 18

2.4 摄像机技术 21

2.5 图像采集技术 32

2.6 摄像机标定技术 35

2.7 DM642 DSP图像处理系统 43

2.8 DM642图像处理系统的CCS5.2 配置 48

2.9 本章小结 60

习题 60

第3章 数字图像处理基础 61

3.1 前言 61

3.2 图像的数字化过程 61

3.3 图像数据结构 64

3.4 图像文件格式 70

3.5 图像质量评价 75

3.6 图像噪声 78

3.7 本章小结 79

习题 80

第4章 图像变换 81

4.1 前言 81

4.2 傅立叶变换 81

4.3 离散余弦变换 106

4.4 沃尔什和哈达玛变换 109

4.5 本章小结 112

习题 112

第5章 图像增强 113

5.1 前言 113

5.2 直接灰度变换 113

5.3 直方图修正法 129

5.4 图像平滑 145

5.5 图像锐化 159

5.6 同态增晰 169

5.7 彩色增强 184

5.8 本章小结 197

习题 197

第6章 图像分割 199

6.1 前言 199

6.2 灰度阈值法 199

6.3 边缘检测 214

6.4 区域分割 230

6.5 Hough变换 234

6.6 本章小结 246

习题 246

第7章 图像复原 247

7.1 前言 247

7.2 图像退化模型 247

7.3 图像复原的方法 254

7.4 运动模糊复原 276

7.5 图像的几何校正 279

7.6 本章小结 285

习题 285

第8章 图像特征描述与形态分析 286

8.1 前言 286

8.2 灰度特征描述 286

8.3 边界描述 290

8.4 纹理描述 292

8.5 形态分析 298

8.6 本章小结 319

习题 319

第9章 图像压缩编码 320

9.1 前言 320

9.2 图像压缩基础知识 320

9.3 预测编码 322

9.4 统计编码 330

9.5 位平面编码 335

9.6 静止图像压缩编码实例 336

9.7 本章小结 343

习题 344

第10章 机器视觉应用算法实例 345

10.1 前言 345

10.2 图像去雾 345

10.3 图像融合 353

10.4 运动目标检测 361

10.5 目标跟踪 367

10.6 三维重构 375

10.7 本章小结 377

习题 377

参考文献 378