第一章 引论 1
1．1 机器视觉 1
1．2 Marr视觉计算理论 2
1．2．1 三个层次 2
1．2．2 视觉表示框架 3
1．3 机器视觉的应用 4
1．4 机器视觉的研究内容与面临的困难 6
1．4．1 机器视觉的研究内容 6
1．4．2 机器视觉面临的困难 7
1．5 机器视觉与其它学科领域的关系 9
1．6 成象几何基础 10
1．6．1 透视投影 10
1．6．2 正交投影 11
1．6．3 视觉系统坐标系 12
1．7 本书内容向导 13
思考题 14
2．1 人类视觉简介 15
第二章 人类视觉 15
2．1．1 人眼的构造 16
2．1．2 视觉通路 17
2．1．3 视觉信息处理过程 18
2．2 感受野 20
2．3 视觉信息的多层次并行处理 22
2．3．1 视觉信息的多层串行处理机制 22
2．3．2 视觉信息的并行处理 23
2．4 视觉信息的集成和反馈 24
思考题 25
第三章 二值图象分析 26
3．1 阈值 27
3．2 几何特性 28
3．2．1 尺寸和位置 28
3．2．2 方向 29
3．2．3 密集度和体态比 30
3．3 投影 31
3．4 游程长度编码 32
3．5 二值图象算法 33
3．5．1 定义 33
3．5．2 连通成分标记 36
3．5．3 欧拉数 37
3．5．4 区域边界 38
3．5．5 距离测量 39
3．5．6 中轴 39
3．5．7 细化 40
3．5．8 扩展与收缩 42
3．6 形态算子 44
思考题 47
计算机练习题 47
第四章 区域分析 48
4．1 区域和边缘 48
4．2．1 自动阈值化法 49
4．2 分割 49
4．2．2 直方图方法的局限性 53
4．3 区域表示 53
4．3．1 阵列表示 53
4．3．2 层级表示 54
4．3．3 基于特征的区域表示 54
4．3．4 图象分割数据结构 56
4．4．1 区域合并 58
4．4 分裂和合并 58
4．4．2 区域分裂 60
4．4．3 分裂和合并 61
4．5 区域增长 61
思考题 63
计算机练习题 64
第五章 图象预处理 65
5．1 直方图修正 65
5．2 图象线性运算 67
5．2．1 线性系统 67
5．3 线性滤波器 69
5．2．2 傅里叶变换 69
5．3．1 均值滤波器 70
5．3．2 高斯平滑滤波器 71
5．4 非线性滤波器 78
5．4．1 中值滤波器 78
5．4．2 边缘保持滤波器 79
思考题 81
计算机练习题 81
第六章 边缘检测 82
6．1 梯度 84
6．2 边缘检测算法 85
6．2．1 边缘检测算法的基本步骤 85
6．2．2 Roberts 算子 85
6．2．3 Sobel 算子 86
6．2．4 Prewitt 算子 86
6．2．5 各种算法比较 86
6．3 二阶微分算子 89
6．3．1 拉普拉斯算子 90
6．3．2 二阶方向导数 91
6．4 LoG算法 92
6．5 图象逼近 94
6．6 Canny 边缘检测器 97
6．7 子象素级位置估计 100
6．8 边缘检测器性能 101
6．8．2 品质因数 102
6．8．1 性能评价方法 102
6．9 线条检测 103
思考题 103
计算机练习题 104
第七章 轮廓表示 105
7．1 数字曲线及其表示 105
7．1．1 链码 106
7．1．2 斜率表示法 107
7．2 曲线拟合 108
7．2．1 多直线段 109
7．2．2 二次曲线 112
7．3 样条曲线 115
7．3．1 三次样条曲线 115
7．3．2 B样条曲线 117
7．4 曲线回归逼近 118
7．4．1 全回归方法 118
7．4．2 角点估计 119
7．4．3 鲁棒回归法 120
7．5 Hough变换 122
7．6 傅里叶描述子 126
思考题 126
计算机练习题 127
第八章 纹理 129
8．1 概述 129
8．2 纹理分析统计方法 130
8．2．1 灰度级同现矩阵 130
8．2．2 自相关法 132
8．3 有序纹理的结构分析 133
8．4 基于模型的纹理分析 134
8．5 用分形理论分析纹理 134
8．6 从纹理恢复形状 135
思考题 138
计算机练习题 138
第九章 明暗分析 139
9．1 图象辐射度 139
9．1．1 照明 140
9．1．2 反射 141
9．2 表面方向 143
9．3 反射图 144
9．4 从图象明暗恢复形状 145
9．5 光度立体 146
思考题 149
计算机练习题 149
第十章 彩色感知 150
10．1 三色原理 150
10．2．1 RGB和CMY颜色模型 151
10．2 颜色模型 151
10．2．2 CIE－XYZ颜色模型 153
10．2．3 NTSC－XIQ彩色模型 154
10．3 颜色的视觉处理 155
10．3．1 颜色的三个基本属性 155
10．3．2 HSV颜色感知模型 155
10．4 彩色不变性 157
10．5 讨论 158
思考题 159
计算机练习题 159
第十一章 深度图 160
11．1 立体成象 160
11．2 立体匹配 162
11．2．1 基本约束 163
11．2．2 边缘匹配 164
11．2．3 区域相关性 164
11．3 多基线立体成象 166
11．2．4 讨论 166
11．4 从X恢复形状的方法 170
11．5 测距成象 171
11．5．1 结构光测距 172
11．5．2 激光测距雷达 174
11．5．3 变焦测距 176
11．5．4 激光阵列成象 178
11．5．5 各种方法比较 178
11．6 主动视觉 179
思考题 180
计算机练习题 180
第十二章 标定 181
12．1 刚体变换 181
12．1．1 旋转矩阵 182
12．1．2 旋转轴 183
12．1．3 四元数 183
12．2 绝对定位 184
12．3 相对定位 187
12．4 校正 188
12．5 双目立体深度测量 190
12．6 含有比例因子的绝对定位 191
12．7 外部定位 192
12．8 内部定位 194
12．9 摄象机标定 197
12．9．1 摄象机标定的基本方法 197
12．9．2 仿射变换法 200
12．9．3 非线性方法 201
12．10 双目立体标定 202
12．11 主动三角测距标定 203
12．12 鲁棒方法 204
12．13 讨论 205
思考题 205
计算机练习题 206
第十三章 三维场景表示 207
13．1 三维空间曲线 207
13．1．1 三次样条曲线 207
13．2．1 多边形网面 208
13．1．2 三维B样条曲线 208
13．2 三维空间曲面的表示 208
13．2．2 曲面片 211
13．2．3 张量积曲面 211
13．2．4 超二次曲面 212
13．3 曲面插值 213
13．3．1 三角形面插值 213
13．3．2 二元线性插值 214
13．3．3 鲁棒插值 215
13．4 曲面逼近 215
13．4．1 回归样条 216
13．4．2 加权样条逼近 220
13．5 曲面分割 221
13．5．1 初始分割 221
13．5．2 曲面片增长 222
13．6 曲面配准 223
计算机练习题 225
思考题 225
14．1 图象运动特征检测 226
14．1．1 差分图象 226
第十四章 二维运动估计 226
14．1．2 时变边缘检测 230
14．1．3 运动对应性 230
14．2 光流法 235
14．2．1 运动场与光流 235
14．2．2 光流约束方程 237
14．3．1 Horn-Schunck方法 238
14．3 光流计算 238
14．3．2 Lucas-Kanade方法 239
14．3．3 Nagel方法 240
14．3．4 鲁棒计算方法 242
14．4 基于块的运动分析 244
14．4．1 块运动模型 244
14．4．2 傅里叶方法 245
14．4．3 相位相关法 246
14．4．4 块匹配方法 247
14．4．5 广义图象运动估计 249
思考题 251
计算机练习题 251
第十五章 三维运动估计 252
15．1 基于成象模型的对应点估计 252
15．1．1 正交投影模型 252
15．1．2 基于正交投影的运动估计 253
15．1．3 透视投影模型 254
15．1．4 外极线方程和基本矩阵 255
15．1．5 从基本矩阵估计运动参数 257
15．1．6 从外极线方程估计运动参数 258
15．2 三维运动估计光流法 260
15．2．1 速度场正交投影模型与仿射流 260
15．2．2 速度场透视投影模型与二次流 261
15．2．3 延伸焦点 262
15．2．4 代数法 264
15．2．6 几种方法比较 266
15．2．5 优化法 266
15．3 光流分割 268
15．3．1 Hough变换分割方法 268
15．3．2 贝叶斯分割方法 269
思考题 272
计算机练习题 272
第十六章 物体识别 273
16．1 识别系统的基本组成 273
16．2 物体识别的复杂度 275
16．3 图象矩不变量特征表示 276
16．4 三维物体模型表示 277
16．4．1 多视图表示 278
16．4．2 结构立体几何表示 278
16．4．3 体积表示 279
16．4．4 扫掠表示 280
16．4．5 函数表示 281
16．4．6 三角形网面表示 281
16．5．1 特征检测 282
16．5 特征检测与识别策略 282
16．5．2 特征分类 284
16．5．3 特征匹配 286
16．5．4 特征标记 287
16．6 验证 288
16．6．1 模板匹配 288
16．6．2 形态方法 289
16．6．3 符号 290
16．6．4 类比法 291
16．7 物体定位 291
16．7．1 三维－三维物体定位 292
16．7．2 二维－二维物体定位 295
思考题 295
计算机练习题 296
参考文献 297
英汉词汇对照表 309