機器視覺

前言
第1章 引論
  1.1 機器視覺的發(fā)展及系統(tǒng)構成
  1.2 Marr的視覺理論框架
  1.3 機器視覺的應用領域及面臨問題
  1.4 本書各章內(nèi)容簡介
  思考與練習題
  參考文獻
第2章 空間幾何變換與攝像機模型
  2.1 空間幾何變換
  2.2 幾何變換的不變量
  2.3 歐氏空間的剛體變換
  2.4 攝像機透視投影模型
  2.5 攝像機透視投影近似模型
  思考與練習題
  參考文獻
第3章 視覺圖像特征信息提取
  3.1 圖像邊緣與圖像平滑
  3.2 階微分邊緣檢測算子
  3.3 二階微分邊緣檢測算子
  3.4 子像素級邊緣檢測
  3.5 角點探測器
  3.6 形狀特征分析
  3.7 橢圓孔圖像中心的提取
  3.8 空間橢圓中心圖像位置的提取
  3.9 給定形狀曲線的檢測——Hough變換
  思考與練習題
  參考文獻
第4章 攝像機標定
  4.1 非線性優(yōu)化方法
  4.2 基于3D立體靶標的攝像機標定
  4.3 基于徑向約束的攝像機標定
  4.4 基于2D平面靶標的攝像機標定
  4.5 機器人手眼定標
  4.6 攝像機自標定技術
  4.7 基于交比不變的攝像機畸變系數(shù)標定
  思考與練習題
  參考文獻
第5章 雙目立體視覺
  5.1 雙目立體視覺原理
  5.2 雙目立體視覺的精度分析
  5.3 雙目立體視覺的系統(tǒng)結構
  5.4 雙目立體視覺中的極線幾何
  5.5 雙目立體視覺中的對應點匹配
  5.6 雙目立體視覺系統(tǒng)標定
  思考與練習題
  參考文獻
第6章 結構光三維視覺
  6.1 結構光三維視覺原理
  6.2 結構光光模式投射系統(tǒng)
  6.3 結構光三維視覺常規(guī)標定方法
  6.4 基于交比不變的標定方法
  6.5 基于自由移動平面靶標的現(xiàn)場標定方法
  6.6 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的標定方法
  思考與練習題
  參考文獻
第7章 其他三維視覺技術
  7.1 光度立體視覺
  7.2 由紋理恢復形狀
  7.3 激光測距法
  7.4 莫爾陰影與散焦測距
  思考與練習題
  參考文獻
第8章 多傳感器三維視覺
  8.1 多傳感器三維視覺系統(tǒng)
  8.2 全局標定方法
  8.3 全局標定系統(tǒng)
  8.4 全局標定精度分析與評價
  思考與練習題
  參考文獻
第9章 運動視覺分析
  9.1 圖像運動特征提取
  9.2 基于光流的運動分析
  9.3 光流計算
  9.4 基于二維點匹配的運動分析
  9.5 基于二維直線匹配的運動計算
  9.6 基于三維點匹配的運動估計
  思考與練習題
  參考文獻
第10章 應用實例I——小型構件內(nèi)表面三維形貌視覺檢測
  10.1 概述
  10.2 系統(tǒng)硬件與軟件構成
  10.3 圖像特征分析與提取
  10.4 系統(tǒng)標定與測量應用
  思考與練習題
  參考文獻
第11章 應用實例II——天文導航
  11.1 概述
  11.2 CMOS圖像傳感器驅動及圖像預處理
  11.3 基于徑向和環(huán)向特征的星圖識別
  11.4 改進的三角形算法星圖識別
  思考與練習題
  參考文獻