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第1章　引论 1

1.1　计算机视觉的发展与系统构成 1

1.2　生物视觉简介 4

1.3　Marr视觉理论框架 9

1.4　计算机视觉应用领域及面临问题 12

1.5　视觉测量系统与关键技术 15

1.6　本书各章内容简介 20

参考文献 21

第2章　空间几何变换与摄像机模型 23

2.1　空间几何变换 23

2.2　几何变换的不变量 27

2.3　欧氏空间的刚体变换 30

2.4　摄像机透视投影模型 33

2.5　摄像机透视投影近似模型 36

参考文献 41

第3章　视觉图像特征信息提取 42

3.1　图像边缘与图像平滑 42

3.2　改进的Steger图像边缘检测算法 46

3.3　Harris角点探测器 52

3.4　X型角点子像素级提取 55

3.5　栅格型角点子像素级提取 61

3.6　椭圆形图像中心的提取 66

3.7　空间椭圆中心图像位置的提取 70

参考文献 76

第4章　典型算法硬件IP核设计 78

4.1　高斯滤波IP核设计 79

4.2　角点探测器IP核设计 83

4.3　光斑图像中心提取IP核设计 90

4.4　改进的Steger算法IP核设计 93

参考文献 101

第5章　摄像机标定 102

5.1　基于3D立体靶标的摄像机标定 102

5.2　基于径向约束的摄像机标定 106

5.3　基于2D平面靶标的摄像机标定 110

5.4　基于交比不变的摄像机标定 116

5.5　基于卡尔曼滤波的摄像机标定 120

5.6　机器人手眼标定 125

5.7　机器人足目标定 128

参考文献 132

第6章　双目立体视觉测量 134

6.1　测量原理与数学模型 134

6.2　测量系统精度分析 137

6.3　测量系统结构设计 140

6.4　极线几何与基本矩阵 144

6.5　两幅图像对应点匹配 148

6.6　基于角点引导的边缘匹配 159

6.7　测量系统标定方法 163

6.8　光笔式三坐标测量机 166

参考文献 173

第7章　结构光三维视觉测量 175

7.1　测量原理与数学模型 175

7.2　结构光投射器 185

7.3　测量系统常规标定方法 189

7.4　基于双重交比不变的标定方法 193

7.5　基于自由移动平面靶标的标定方法 197

7.6　基于神经网络的标定方法 201

参考文献 205

第8章　多传感器三维视觉测量 207

8.1　测量系统概述 207

8.2　全局标定方法 213

8.3　基于双经纬仪的全局标定 220

8.4　基于单经纬仪的全局标定 227

8.5　全局标定精度分析与评价 231

参考文献 237

第9章　流动式三维视觉测量 238

9.1　光栅条纹编码识别 238

9.2　基于平面基线靶标的测量数据拼接 242

9.3　基于平面靶标三维点的测量数据拼接 253

9.4　拼接实验与精度分析 257

参考文献 263

第10章　微小构件内表面测量系统 264

10.1　概述 264

10.2　系统硬件与软件构成 268

10.3　图像特征分析与提取 273

10.4　系统标定与测量应用 280

参考文献 285

第11章　轮胎综合几何参数测量系统 286

11.1　概述 286

11.2　轮胎光条图像特征信息提取 289

11.3　基于单传感器的静态测量系统 292

11.4　基于双传感器的动态测量系统 297

参考文献 302

第12章　高扇翅频昆虫运动参数测量系统 303

12.1　概述 303

12.2　系统结构设计与构成 309

12.3　系统标定与精度评价 317

12.4　昆虫运动参数测量 322

参考文献 335