机器视觉技术PDF电子书下载

上篇 机器视觉理论与算法 2

第1章 机器视觉 2

1.1 机器视觉的作用 2

1.2 机器视觉的硬件构成 3

1.2.1 计算机 4

1.2.2 图像采集设备 6

1.3 机器视觉的软件及编程工具 7

1.4 机器视觉、机器人和智能装备 8

1.5 机器视觉的功能与精度 9

第2章 图像处理 12

2.1 图像处理的发展过程 12

2.2 数字图像的采样与量化 18

2.3 彩色图像与灰度图像 20

2.4 图像文件及视频文件格式 22

2.5 数字图像的计算机表述 23

2.6 常用图像处理算法及其通用性问题 24

参考文献 25

第3章 目标提取 26

3.1 如何提取目标物体 26

3.2 基于阈值的目标提取 26

3.2.1 二值化处理 26

3.2.2 阈值的确定 27

3.3 基于颜色的目标提取 30

3.3.1 色相、亮度、饱和度及其他 30

3.3.2 颜色分量及其组合处理 33

3.4 基于差分的目标提取 38

3.4.1 帧间差分 38

3.4.2 背景差分 39

参考文献 40

第4章 边缘检测 42

4.1 边缘与图像处理 42

4.2 基于微分的边缘检测 44

4.3 基于模板匹配的边缘检测 45

4.4 边缘图像的二值化处理 47

4.5 细线化处理 48

4.6 Canny算法 48

参考文献 52

第5章 图像平滑处理 53

5.1 图像噪声及常用平滑方式 53

5.2 移动平均 54

5.3 中值滤波 54

5.4 高斯滤波 56

5.5 模糊图像的清晰化处理 59

5.5.1 对比度增强 59

5.5.2 自动对比度增强 61

5.5.3 直方图均衡化 63

5.5.4 暗通道先验法去雾处理 65

5.6 二值图像的平滑处理 67

参考文献 69

第6章 几何参数检测 70

6.1 基于图像特征的自动识别 70

6.2 二值图像的特征参数 70

6.3 区域标记 73

6.4 基于特征参数提取物体 74

6.5 基于特征参数消除噪声 75

参考文献 76

第7章 Hough变换 77

7.1 传统Hough变换的直线检测 77

7.2 过已知点Hough变换的直线检测 79

7.3 Hough变换的曲线检测 81

参考文献 81

第8章 几何变换 82

8.1 关于几何变换 82

8.2 放大缩小 83

8.3 平移 87

8.4 旋转 87

8.5 复杂变形 88

8.6 齐次坐标表示 90

参考文献 91

第9章 单目视觉测量 92

9.1 硬件构成 92

9.2 摄像机模型 93

9.2.1 参考坐标系 94

9.2.2 摄像机模型分析 95

9.3 摄像机标定 97

9.4 标定尺检测 98

9.4.1 定位追踪起始点 98

9.4.2 蓝黄边界检测 100

9.4.3 确定角点坐标 102

9.4.4 单应矩阵计算 103

9.5 标定结果分析 103

9.6 标识点自动检测 104

9.7 手动选取目标 110

9.8 距离测量分析 110

9.8.1 透视畸变对测距精度的影响 110

9.8.2 目标点与标定点的距离对测距精度的影响 112

9.9 面积测量算法 113

9.9.1 获取待测区域轮廓点集 113

9.9.2 最小凸多边形拟合 114

9.9.3 多边形面积计算 115

9.9.4 测量实例 116

参考文献 117

第10章 双目视觉测量 118

10.1 双目视觉系统的结构 118

10.1.1 平行式立体视觉模型 119

10.1.2 汇聚式立体视觉模型 120

10.2 摄像机标定 122

10.2.1 直接线性标定法 123

10.2.2 张正友标定法 124

10.2.3 摄像机参数与投影矩阵的转换 128

10.3 标定测量试验 129

10.3.1 直接线性标定法试验 130

10.3.2 张正友标定法试验 131

10.3.3 三维测量试验 134

参考文献 135

第11章 运动图像处理 136

11.1 光流法 136

11.1.1 光流法的基本概念 136

11.1.2 光流法用于目标跟踪的原理 137

11.2 模板匹配 138

11.3 运动图像处理实例 139

11.3.1 羽毛球技战术实时图像检测 139

11.3.2 蜜蜂舞蹈行为分析 145

参考文献 154

第12章 傅里叶变换 155

12.1 频率的世界 155

12.2 频率变换 156

12.3 离散傅里叶变换 159

12.4 图像的二维傅里叶变换 161

12.5 滤波处理 162

参考文献 163

第13章 小波变换 164

13.1 小波变换概述 164

13.2 小波与小波变换 165

13.3 离散小波变换 167

13.4 小波族 167

13.5 信号的分解与重构 168

13.6 图像处理中的小波变换 175

13.6.1 二维离散小波变换 175

13.6.2 图像的小波变换编程 177

参考文献 179

第14章 模式识别 180

14.1 模式识别与图像识别的概念 180

14.2 图像识别系统的组成 181

14.3 图像识别与图像处理和图像理解的关系 182

14.4 图像识别方法 183

14.4.1 模板匹配方法 183

14.4.2 统计模式识别 183

14.4.3 新的模式识别方法 187

14.5 人脸图像识别系统 189

参考文献 192

第15章 神经网络 193

15.1 人工神经网络 193

15.1.1 人工神经网络的生物学基础 194

15.1.2 人工神经元 195

15.1.3 人工神经元的学习 195

15.1.4 人工神经元的激活函数 196

15.1.5 人工神经网络的特点 197

15.2 BP神经网络 198

15.2.1 BP神经网络简介 198

15.2.2 BP神经网络的训练学习 200

15.2.3 改进型BP神经网络 202

15.3 BP神经网络在数字字符识别中的应用 203

15.3.1 BP神经网络数字字符识别系统原理 204

15.3.2 网络模型的建立 205

15.3.3 数字字符识别演示 207

参考文献 209

第16章 深度学习 210

16.1 深度学习的发展历程 210

16.2 深度学习的基本思想 212

16.3 浅层学习和深度学习 212

16.4 深度学习与神经网络 213

16.5 深度学习训练过程 214

16.6 深度学习的常用方法 215

16.6.1 自动编码器 215

16.6.2 稀疏编码 218

16.6.3 限制波尔兹曼机 220

16.6.4 深信度网络 222

16.6.5 卷积神经网络 225

16.7 基于卷积神经网络的手写体字识别 228

16.7.1 手写字识别的卷积神经网络结构 228

16.7.2 卷积神经网络文字识别的实现 231

参考文献 231

第17章 遗传算法 232

17.1 遗传算法概述 232

17.2 简单遗传算法 234

17.2.1 遗传表达 234

17.2.2 遗传算子 235

17.3 遗传参数 238

17.3.1 交叉率和变异率 238

17.3.2 其他参数 238

17.3.3 遗传参数的确定 238

17.4 适应度函数 239

17.4.1 目标函数映射为适应度函数 239

17.4.2 适应度函数的尺度变换 240

17.4.3 适应度函数设计对GA的影响 241

17.5 模式定理 242

17.5.1 模式的几何解释 244

17.5.2 模式定理 246

17.6 遗传算法在模式识别中的应用 248

17.6.1 问题的设定 248

17.6.2 GA的应用方法 250

17.6.3 基于GA的双目视觉匹配 252

参考文献 255

下篇 机器视觉应用系统 258

第18章 通用图像处理系统ImageSys 258

18.1 系统简介 258

18.2 状态窗 259

18.3 图像采集 259

18.3.1 DirectX直接采集 259

18.3.2 VFW PC相机采集 260

18.3.3 A/D图像卡采集 260

18.4 直方图处理 261

18.4.1 直方图 261

18.4.2 线剖面 261

18.4.3 3D剖面 262

18.4.4 累计分布图 263

18.5 颜色测量 264

18.6 颜色变换 264

18.6.1 颜色亮度变换 264

18.6.2 HSI表示变换 265

18.6.3 自由变换 265

18.6.4 RGB颜色变换 266

18.7 几何变换 266

18.7.1 仿射变换 266

18.7.2 透视变换 267

18.8 频率域变换 267

18.8.1 小波变换 267

18.8.2 傅里叶变换 268

18.9 图像间变换 270

18.9.1 图像间演算 270

18.9.2 运动图像校正 270

18.10 滤波增强 271

18.10.1 单模板滤波增强 271

18.10.2 多模板滤波增强 272

18.10.3 Canny边缘检测 273

18.11 图像分割 273

18.12 二值运算 274

18.12.1 基本运算 274

18.12.2 特殊提取 275

18.13 二值图像测量 276

18.13.1 几何参数测量 276

18.13.2 直线参数测量 281

18.13.3 圆形分离 281

18.13.4 轮廓测量 281

18.14 帧编辑 282

18.15 画图 283

18.16 查看 284

18.17 文件 284

18.17.1 图像文件 284

18.17.2 多媒体文件 286

18.17.3 多媒体文件编辑 289

18.17.4 添加水印 290

18.18 系统设置 291

18.18.1 系统帧设置 291

18.18.2 系统语言设置 292

18.19 系统开发平台Sample 293

参考文献 293

第19章 二维运动图像测量分析系统MIAS 294

19.1 系统概述 294

19.2 文件 295

19.3 运动图像及2D比例标定 296

19.4 运动测量 298

19.4.1 自动测量 298

19.4.2 手动测量 301

19.4.3 标识测量 302

19.5 结果浏览 305

19.5.1 结果视频表示 305

19.5.2 位置速率 308

19.5.3 偏移量 310

19.5.4 2点间距离 311

19.5.5 2线间夹角 311

19.5.6 连接线图一览 312

19.6 结果修正 313

19.6.1 手动修正 313

19.6.2 平滑化 313

19.6.3 内插补间 314

19.6.4 帧坐标变换 314

19.6.5 人体重心测量 314

19.6.6 设置事项 315

19.7 查看 315

19.8 实时测量 315

19.8.1 实时目标测量 315

19.8.2 实时标识测量 316

19.9 开发平台MSSample 316

参考文献 317

第20章 三维运动测量分析系统MIAS 3D 318

20.1 MIAS 3D系统简介 318

20.2 文件 319

20.3 2D结果导入、3D标定及测量 319

20.4 显示结果 321

20.4.1 视频表示 322

20.4.2 点位速率 323

20.4.3 位移量 323

20.4.4 2点间距离 324

20.4.5 2线间夹角 325

20.4.6 连接线一览图 326

20.5 结果修正 326

20.6 其他功能 327

参考文献 327

第21章 车辆视觉导航系统 328

21.1 车辆无人驾驶的发展历程及趋势 328

21.2 视觉导航系统的硬件 330

21.3 视觉导航系统的软件 331

21.4 导航试验及性能测试比较 334

索引 337