机器视觉理论及应用

第1章  引论1.1 机器视觉的发展及系统构成1.1.1 机器视觉的发展1.1.2 机器视觉系统构成1.2 Marr的视觉理论框架1.2.1 视觉系统研究的三个层次1.2.2 视觉信息处理的三个阶段1.3 机器视觉的应用领域及面临的问题1.3.1 机器视觉的应用领域1.3.2 机器视觉面临的问题本章参考文献第2章  空间几何变换与摄像机模型2.1 空间几何变换2.1.1 齐次坐标2.1.2 射影变换2.1.3 仿射变换2.1.4 比例变换2.1.5 欧氏变换2.2 几何变换的不变量2.2.1 简比与交比2.2.2 不变量2.3 欧氏空间的刚体变换2.3.1 刚体变换过程2.3.2 旋转矩阵的表示形式2.4 摄像机透视投影模型2.4.1 图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系2.4.2 针孔成像模型2.4.3 非线性模型2.5 摄像机透视投影近似模型2.5.1 正投影2.5.2 弱透视2.5.3 平行透视2.5.4 仿射摄像机本章参考文献第3章  视觉图像特征信息提取3.1 图像边缘与图像平滑3.1.1 图像边缘3.1.2 图像平滑滤波3.2 一阶微分边缘检测算子3.2.1 梯度3.2.2 边缘算子3.3 二阶微分边缘检测算子3.3.1 拉普拉斯算子3.3.2 LoG算子3.4 子像素级边缘检测3.4.1 Hessian矩阵法3.4.2 曲面拟合法3.5 角点探测器3.5.1 K-R(Kitchen-Rosenfeld)法3.5.2 图像灰度法3.5.3 简单算法3.6 形状特征分析3.6.1 矩形度3.6.2 球状性3.6.3 圆形性3.6.4 中心矩3.6.5 长轴3.7 椭圆孔图像中心的提取3.7.1 重心法3.7.2 椭圆拟合法3.8 给定形状曲线的检测——Hough变换3.8.1 简单形状曲线的检测3.8.2 复杂形状曲线的检测本章参考文献第4章  摄像机标定与双目立体视觉4.1 非线性优化方法4.1.1 非线性优化目标函数4.1.2 最小二乘法4.1.3 Levenberg-Marquardt算法4.1.4 罚函数法4.2 基于3D立体靶标的摄像机标定4.2.1 线性模型摄像机标定4.2.2 非线性模型摄像机标定4.3 双目立体视觉原理4.3.1 双目立体视觉三维测量原理4.3.2 双目立体视觉数学模型4.4 双目立体视觉中的对应点匹配4.4.1 图像匹配的常用方法4.4.2 已知极线几何的对应点匹配方法4.4.3 未知极线几何的对应点匹配方法本章参考文献第5章  视觉计算与融合理论5.1 融合处理中需考虑的问题5.2 融合方法概论5.2.1 信号级融合方法5.2.2 像素级融合方法5.2.3 特征级融合方法5.2.4 决策级融合方法5.3 模式识别与信息融合5.3.1 视觉信息融合5.3.2 视觉与触觉融合5.3.3 视觉与红外信息融合5.3.4 自动目标识别5.3.5 移动机器人的感知信息融合本章参考文献第6章  基于图像融合的变形轮廓线6.1 变形轮廓线概述6.1.1 主动轮廓线6.1.2 动态轮廓线6.2 B样条动态轮廓线6.3 基于图像融合和微分耦合机制的动态轮廓线6.3.1 基于Lagrangian动力学原理的微分耦合的动态轮廓线6.3.2 微分耦合机制的局限性6.3.3 基于图像融合和微分耦合的动态轮廓线6.3.4 实验结果6.4 基于图像融合和B样条曲线范数极小化的动态轮廓线6.4.1 B样条形状空间6.4.2 自适应Kalman滤波6.4.3 基于B样条曲线范数极小化的图像融合6.4.4 实验结果6.5 基于图像融合的运动目标轮廓提取6.5.1 运动目标分割6.5.2 特征级融合6.5.3 实验结果6.6 基于图像融合的多分辨率动态轮廓线6.6.1 多分辨率图像像素级融合6.6.2 基于多分辨率对比度分解的图像融合6.6.3 基于图像融合的多分辨率动态轮廓线6.6.4 动态轮廓线与目标运动速度的关系6.6.5 实验结果6.7 基于图像融合和形状约束机制的主动轮廓线6.7.1 基于能量极小化原理的参数型主动轮廓线6.7.2 形状约束主动轮廓线及其局限性6.7.3 基于图像融合和形状约束的主动轮廓线6.7.4 实验结果本章参考文献第7章  基于变形轮廓线的微小物体表面积周长精密测量7.1 二维图像测量机研究现状7.2 二维图像测量机7.2.1 总体结构与原理7.2.2 图像式自动调焦瞄准系统7.2.3 调焦评价函数的确定7.2.4 二维图像测量机的工作方式7.3 基于动态轮廓线的物体表面积周长测量7.3.1 图像目标的像素面积计算概述7.3.2 基于动态轮廓线的物体表面积计算方法7.3.3 基于动态轮廓线的物体周长计算方法7.4 像素尺寸当量的标定7.4.1 概述7.4.2 形心自标定技术7.5 基于多分辨率动态轮廓线的物体表面积周长测量7.5.1 多分辨率动态轮廓线7.5.2 实验结果7.6 基于短程线主动轮廓线的多物体面积周长并行测量研究7.6.1 短程线主动轮廓线概述7.6.2 基于短程线主动轮廓线的像素面积及周长的计算方法7.6.3 实验结果本章参考文献第8章  运动模糊图像恢复及其在运动物体速度测量中的应用8.1 运动模糊图像恢复综述8.2 应用区域划分法进行空间可变运动模糊图像恢复研究8.2.1 奇偶场图像提取及运动偏移量的计算8.2.2 区域空间不变运动模糊图像恢复8.2.3 实验结果8.3 采用运动模糊图像信息进行物体速度精密测量8.3.1 基于运动模糊的物体旋转速度测量8.3.2 基于车载摄像机采集运动模糊图像的车辆平移速度测量8.3.3 基于公路两侧安装摄像机采集运动模糊图像的车辆平移速度测量8.3.4 考虑车辆运动模糊与摄像机离焦模糊耦合时的车辆速度测量8.3.5 采集单幅隔行扫描CCD图像进行车辆速度测量本章参考文献第9章  林业工程应用范例——板材材种显微细胞图像分类识别9.1 概述9.1.1 国内研究概述9.1.2 国外研究概述9.1.3 板材材种分类识别9.2 系统硬件及软件构成9.2.1 系统硬件组成与配置9.2.2 系统软件设计9.3 板材细胞形状特征提取与分类识别9.3.1 细胞图像预处理9.3.2 板材细胞图像分割9.3.3 细胞外轮廓定型9.3.4 基准细胞模拟9.4细胞纹理特征提取与分类识别9.4.1 纹理图像研究方法9.4.2 Contourlet变换理论9.4.3 板材细胞图像分类识别本章参考文献第10章  农业工程应用范例——农作物杂草分类识别10.1 杂草识别10.2 利用杂草位置信息进行识别10.3 利用杂草颜色特征进行识别10.4 利用杂草形状特征进行识别10.5 利用杂草纹理特征进行识别10.6 利用杂草光谱特征进行识别10.7 利用杂草多特征融合进行识别10.8 利用杂草模糊信息进行识别本章参考文献第11章  应用实例——光笔式3D坐标视觉测量系统及其应用11.1 系统建模11.1.1 系统坐标系的建立11.1.2 共线3点透视问题的求解11.1.3 被测点三维坐标的求解11.1.4 系统模型的唯一性证明11.1.5 实验11.2 光笔式坐标测量系统中控制点光斑图像的识别11.2.1 光笔上发光二极管的成像特点11.2.2 发光二极管椭圆形光斑图像的识别11.3 光笔式坐标测量系统中控制点光斑图像中心的并行定位算法11.4 采用光笔式坐标测量系统进行曲面物体边界周长的精密测量11.5 采用光笔式坐标测量系统进行曲面物体表面积的精密测量11.5.1 B样条变形曲面11.5.2 面积计算本章参考文献