更新时间：2020-03-04 17:40:07
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编委会
序
前 言
上篇 机器视觉理论与算法
第1章 机器视觉
1.1 机器视觉的作用
1.2 机器视觉的硬件构成
1.3 机器视觉的软件及编程工具
1.4 机器视觉、机器人和智能装备
1.5 机器视觉的功能与精度
第2章 图像处理
2.1 图像处理的发展过程
2.2 数字图像的采样与量化
2.3 彩色图像与灰度图像
2.4 图像文件及视频文件格式
2.5 数字图像的计算机表述
2.6 常用图像处理算法及其通用性问题
参考文献
第3章 目标提取
3.1 如何提取目标物体
3.2 基于阈值的目标提取
3.3 基于颜色的目标提取
3.4 基于差分的目标提取
第4章 边缘检测
4.1 边缘与图像处理
4.2 基于微分的边缘检测
4.3 基于模板匹配的边缘检测
4.4 边缘图像的二值化处理
4.5 细线化处理
4.6 Canny算法
第5章 图像平滑处理
5.1 图像噪声及常用平滑方式
5.2 移动平均
5.3 中值滤波
5.4 高斯滤波
5.5 模糊图像的清晰化处理
5.6 二值图像的平滑处理
第6章 几何参数检测
6.1 基于图像特征的自动识别
6.2 二值图像的特征参数
6.3 区域标记
6.4 基于特征参数提取物体
6.5 基于特征参数消除噪声
第7章 Hough变换
7.1 传统Hough变换的直线检测
7.2 过已知点Hough变换的直线检测
7.3 Hough变换的曲线检测
第8章 几何变换
8.1 关于几何变换
8.2 放大缩小
8.3 平移
8.4 旋转
8.5 复杂变形
8.6 齐次坐标表示
第9章 单目视觉测量
9.1 硬件构成
9.2 摄像机模型
9.3 摄像机标定
9.4 标定尺检测
9.5 标定结果分析
9.6 标识点自动检测
9.7 手动选取目标
9.8 距离测量分析
9.9 面积测量算法
第10章 双目视觉测量
10.1 双目视觉系统的结构
10.2 摄像机标定
10.3 标定测量试验
第11章 运动图像处理
11.1 光流法
11.2 模板匹配
11.3 运动图像处理实例
第12章 傅里叶变换
12.1 频率的世界
12.2 频率变换
12.3 离散傅里叶变换
12.4 图像的二维傅里叶变换
12.5 滤波处理
第13章 小波变换
13.1 小波变换概述
13.2 小波与小波变换
13.3 离散小波变换
13.4 小波族
13.5 信号的分解与重构
13.6 图像处理中的小波变换
第14章 模式识别
14.1 模式识别与图像识别的概念
