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第1章 简介 1

1.1 机器视觉 1

1.2 机器视觉的任务 3

1.3 机器视觉和其他领域的关系 5

1.4 后续章节的概要 6

1.5 本章参考文献 14

1.6 习题 18

第2章 成像与图像检测 19

2.1 成像的两个方面 20

2.2 亮度 23

2.3 透镜 25

2.4 我们的视觉世界 29

2.5 图像检测 31

2.6 本章参考文献 41

2.7 习题 42

第3章 二值图：几何性质 49

3.1 二值图 50

3.2 简单几何性质 51

3.3 投影 57

3.4 离散二值图 61

3.5 行程编码 62

3.6 本章参考文献 65

3.7 习题 65

第4章 二值图：拓扑性质 69

4.1 多个物体 69

4.2 部计数和迭代修正 77

4.3 本章参考文献 91

4.4 习题 92

第5章 区域与图像分割 99

5.1 设定阈值的方法 99

5.2 统计直方图 101

5.3 空间相关性 105

5.4 图像分割 107

5.5 使用颜色信息 108

5.6 合并与分裂 109

5.7 本章参考文献 111

5.8 习题 111

第6章 图像处理：连续图像 115

6.1 线性移不变系统 116

6.2 卷积与点扩散函数 118

6.3 调制传递函数 122

6.4 Fourier变换和滤波 125

6.5 Fourier变换和卷积 127

6.6 广义函数与单位冲击函数 128

6.7 收敛因子与单位冲击函数 131

6.8 偏微分与卷积 133

6.9 旋转对称与各向同性算子 135

6.10 模糊，失焦和运动拖尾 139

6.11 图像复原与增强 142

6.12 相关以及功率谱 144

6.13 最优滤波器与噪声抑制 146

6.14 图像模型 151

6.15 本章参考文献 154

6.16 习题 155

第7章 图像处理：离散图像 159

7.1 有限的图像尺寸 160

7.2 离散图像采样 162

7.3 采样定理 165

7.4 离散Fourier变换 168

7.5 循环卷积 171

7.6 一些有用的结果 174

7.7 本章参考文献 175

7.8 习题 175

第8章 边缘和边缘查找 181

8.1 图像中的边缘 182

8.2 微分算子 182

8.3 离散近似 184

8.4 局部算子和噪声 189

8.5 边缘的检测和定位 192

8.6 结论和例子 193

8.7 本章参考文献 194

8.8 习题 198

第9章 光照与颜色 209

9.1 物体表面的反射率以及Land实验 210

9.2 Mondrian图 211

9.3 复原光照 212

9.4 求解逆问题 214

9.5 光照的归一化 216

9.6 选择阈值 217

9.7 离散情况下计算光照 218

9.8 一个物理模型 221

9.9 本章参考文献 224

9.10 习题 226

第10章 反射图：光度立体视觉 229

10.1 图像亮度 230

10.2 辐射 230

10.3 图像的形成 232

10.4 双向反射分布函数 236

10.5 连续光源 238

10.6 物体表面的反射性质 239

10.7 物体表面的亮度 241

10.8 物体表面的朝向 242

10.9 反射图 246

10.10 图像中的明暗 249

10.11 明暗图 252

10.12 光度立体视觉 254

10.13 估计反射率 257

10.14 曲面朝向的查询表 258

10.15 本章参考文献 260

10.16 习题 261

第11章 从明暗恢复形状 273

11.1 从明暗中恢复形状 274

11.2 特征曲线与初始曲线 283

11.3 奇异点 285

11.4 奇异点附近的幂级数 285

11.5 闭合边界 288

11.6 球极投影 289

11.7 松弛方法 290

11.8 从针状图中恢复景深 296

11.9 本章参考文献 299

11.10 习题 301

第12章 运动场和光流 311

12.1 运动场 312

12.2 光流 313

12.3 光流的光滑性 317

12.4 填充光流信息 318

12.5 边界条件 318

12.6 离散情况 319

12.7 光流的不连续 323

12.8 本章参考文献 327

12.9 习题 328

第13章 摄影测量和立体视觉 335

13.1 两张图像之间的视差 336

13.2 摄影测量 338

13.3 绝对朝向 340

13.4 相对朝向 344

13.5 使用已知的相对朝向 348

13.6 计算景深 349

13.7 外部朝向 350

13.8 内部朝向 352

13.9 寻找共轭点对 354

13.10 本章参考文献 364

13.11 习题 366

第14章 模式分类 377

14.1 由一个例子引入 378

14.2 特征向量 378

14.3 基本方法 379

14.4 最近邻分类 380

14.5 最近中心分类 381

14.6 实例：白血球分类 382

14.7 使用概率密度模型设计分类方法 383

14.8 不同形状的聚类 385

14.9 聚类的自动形成 387

14.10 一个童话 387

14.11 本章参考文献 388

14.12 习题 389

第15章 多面体物体 393

15.1 多面体场景的素描图 394

15.2 恢复三维结构 395

15.3 梯度空间 397

15.4 明暗和梯度空间 398

15.5 图像分割与多个物体的情况 399

15.6 标记素描图 400

15.7 演示：复制一个积木结构 404

15.8 本章参考文献 405

15.9 习题 408

第16章 扩展Gauss图 413

16.1 凸多面体 414

16.2 Gauss图 416

16.3 Gauss曲率 417

16.4 扩展Gauss图 419

16.5 扩展Gauss图的例子 421

16.6 离散情况 422

16.7 圆环面的扩展Gauss图 424

16.8 对单位球面的剖分 428

16.9 旋转体的扩展Gauss图 432

16.10 一般情况下的Gauss曲率 434

16.11 扩展Gauss图的应用 438

16.12 本章参考文献 438

16.13 习题 440

第17章 无源导航 451

17.1 恢复观测者的运动 452

17.2 预备知识和技术 452

17.3 平动的情况 455

17.4 使用其他的范数形式 460

17.5 转动的情况 466

17.6 一般刚体运动的情况 468

17.7 参考文献 469

17.8 习题 471

第18章 从容器中抓取零件 477

18.1 方法总览 478

18.2 动机 479

18.3 装着零件的容器 479

18.4 图像分割 481

18.5 典型物体模型 484

18.6 物体表面的透视收缩 485

18.7 对齐主轴 487

18.8 非凸的物体 488

18.9 物体在空间中的姿态 489

18.10 旋转的表示方法 492

18.11 朝向统计直方图的匹配 494

18.12 针状图的二次投影 496

18.13 对偏离理想情况的矫正 497

18.14 选择要抓取的物体 499

18.15 移动机器臂 500

18.16 “眼—手”坐标系之间的变换 500

18.17 任意形状的物体 501

18.18 结论 503

18.19 结束语 505

18.20 本章参考文献 505

18.21 习题 506

附录：一些有用的数学工具 509

A.1 求解三角形 509

A.2 向量操作 511

A.3 向量和矩阵的导数 515

A.4 线性方程组的最小二乘解 518

A.5 Lagrange乘子 520

A.6 变分法 527

A.7 本附录参考文献 531

参考文献 533

索引 557