《图像处理、分析与机器视觉 基于LabVIEW》PDF下载

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  • 作  者:杨高科编著
  • 出 版 社:北京:清华大学出版社
  • 出版年份:2018
  • ISBN:9787302496410
  • 页数:616 页
图书介绍:本书介绍了基于LabVIEW的图像处理、分析及机器视觉相关技术。全书分为机器视觉基础知识、图像分析与处理、特征分析与提取和目标识别与机器决策四个部分,分别介绍了实际机器视觉系统开发过程中应关注的实际问题。是机器视觉系统研究开发者和大专大专院校高年级学生、研究生和博士生使用LabVIEW开发机器视觉系统不可多得的学习和参考资料。

第1部分 机器视觉系统构建 3

第1章 绪论 3

1.1机器视觉的定义与发展 3

1.2机器视觉系统的构成与开发过程 6

1.3 NI视觉平台简介及软件安装 8

第2章 成像系统 16

2.1成像系统模型 16

2.2镜头 20

2.3相机 31

2.3.1 CCD和CMOS 31

2.3.2模拟相机和模拟视频信号 40

2.3.3数字相机和数字视频信号 47

2.3.4相机筛选 54

2.4本章小结 61

第3章 图像采集、存储与显示 63

3.1图像采集设备 63

3.2 NI-MAX与相机驱动 69

3.3 IMAQ、IMAQdx与图像采集 73

3.4本章小结 90

第4章 图像管理与显示 91

4.1内存中的图像 91

4.2内存图像管理 95

4.3图像显示 107

4.3.1图像显示控件 108

4.3.2图像浏览器 115

4.3.3外部窗口显示 117

4.4 ROI与图像遮罩 123

4.5无损图层 137

4.6本章小结 139

第5章 图像存储 141

5.1图像文件读写 141

5.2 BMP文件 147

5.3 TIFF文件 151

5.4 JPEG文件 153

5.5 PNG文件 156

5.6 AVI文件 161

5.7本章小结 166

第6章 系统校准与图像矫正 168

6.1畸变模型 169

6.2图像校准 175

6.3坐标校准 185

6.4误差与校准质量 190

6.5 图像几何矫正 196

6.6本章小结 200

第2部分 图像操作与增强 205

第7章 图像操作与运算 205

7.1像素操作 205

7.2图像操作与几何变换 209

7.3图像运算 221

7.4彩色图像操作与运算 230

7.5本章小结 233

第8章 灰度分析与变换 234

8.1直方图 234

8.2灰度分析 242

8.3结构相似性 248

8.4灰度变换 252

8.5本章小结 261

第9章 空间域图像增强 263

9.1线性卷积 264

9.2邻域增强 267

9.2.1线性滤波 269

9.2.2非线性滤波 278

9.3本章小结 287

第10章 频域图像增强 288

10.1图像的傅里叶变换 289

10.2图像的频域滤波 302

10.3 NI Vision频域图像滤波方法 312

10.4本章小结 316

第3部分 特征分析与机器决策 321

第11章 阈值分割与边缘分割 321

11.1阈值分割 322

11.1.1全局分割 324

11.1.2局部分割 332

11.2边缘分割 335

11.2.1点检测 336

11.2.2线检测 342

11.2.3轮廓提取 355

11.3本章小结 361

第12章 形态学与区域分割 363

12.1像素的形态学处理 365

12.2颗粒的形态学处理 374

12.3区域分割 385

12.4区域生长与形态学重构 390

12.5本章小结 396

第13章 颗粒特征与分析 398

13.1点与线 399

13.2边界与面积 402

13.3角度和矩 406

13.4测量坐标系 411

13.5本章小结 420

第14章 图像特征及应用 422

14.1灰度测量 424

14.2边缘检测 429

14.3轮廓分析与比较 440

14.4纹理分析 444

14.4.1小波变换 447

14.4.2纹理的统计分析 456

14.5角点检测 460

14.6本章小结 468

第15章 图像模式匹配 470

15.1灰度匹配 472

15.2几何匹配 480

15.3黄金模板比较 488

15.4本章小结 494

第16章 目标测量 495

16.1目标搜索 497

16.2特征定位 500

16.3几何测量 503

16.3.1卡钳 503

16.3.2卡尺 506

16.3.3解析几何法 508

16.4结果判定 510

16.5本章小结 514

第17章 分类识别 516

17.1训练过程与分类器 517

17.1.1样本集合 518

17.1.2分类器配置 520

17.1.3分类器操作和训练 524

17.1.4分类器输出和评价 532

17.2分类检测与识别 535

17.3 OCR 538

17.3.1字符集训练 540

17.3.2文字识别与验证 543

17.4本章小结 545

第18章 彩色视觉 546

18.1色彩空间 546

18.2色谱与色彩匹配 555

18.3色彩定位 559

18.4彩色模式匹配 562

18.5色彩分类 565

18.6彩色图像分割 568

18.7本章小结 572

第19章 仪表与条码 574

19.1仪表读取 574

19.2条码读取 578

19.2.1一维码 579

19.2.2二维码 583

19.3本章小结 588

第20章 双目立体视觉 589

20.1双目视觉系统原理 589

20.2系统校准 594

20.3图像调整 602

20.4对应点匹配和3D重建 604

20.5本章小结 614

参考文献 615