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機器視覺技術

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內容簡介

本書分上下兩篇介紹機器視覺的構成、影像處理方法以及應用實例。

上篇“機器視覺理論與演算法”包括:機器視覺、影像處理、目標提取、邊緣檢測、圖像平滑處理、幾何參數檢測、Hough變換、單目視覺測量、雙目視覺測量、運動影像處理、傅裡葉變換、小波變換、模式識別、神經網路、深度學習、遺傳演算法。

下篇“機器視覺應用系統”包括:通用影像處理系統ImageSys、二維運動測量分析系統MIAS、三維運動測量分析系統MIAS3D、車輛視覺導航系統。

本書彙集了影像處理絕大多數現有流行演算法,以淺顯的圖文並茂的方法講解複雜的理論演算法,每個演算法都給出了實際處理案例。
書中所講案例均來自生產實踐,都得到了實際應用的檢驗。

本書不僅適用於機器視覺和影像處理專業理論結合實踐的教學,對於本專業及相關專業的課題研究人員和專業技術人員也具有重要的參考價值。
 

目錄

上篇 機器視覺理論與演算法
第1章 機器視覺 / 2
 1.1 機器視覺的作用 / 2
 1.2 機器視覺的硬體構成 / 3
   1.2.1 電腦 / 4
   1.2.2 圖像採集設備 / 6
 1.3 機器視覺的軟體及程式設計工具 / 7
 1.4 機器視覺、機器人和智慧裝備 / 8
 1.5 機器視覺的功能與精度 / 9

第2章 影像處理 / 12
 2.1 影像處理的發展過程 / 12
 2.2 數位圖像的採樣與量化 / 18
 2.3 彩色圖像與灰度圖像 / 20
 2.4 影像檔及視頻檔案格式 / 22
 2.5 數位圖像的電腦表述 / 23
 2.6 常用影像處理演算法及其通用性問題 / 24
 參考文獻 / 25

第3章 目標提取 / 26
 3.1 如何提取目標物體 / 26
 3.2 基於閾值的目標提取 / 26
   3.2.1 二值化處理 / 26
  3.2.2 閾值的確定 / 27
 3.3 基於顏色的目標提取 / 30
   3.3.1 色相、亮度、飽和度及其他 / 30
   3.3.2 顏色分量及其組合處理 / 33
 3.4 基於差分的目標提取 / 38
   3.4.1 幀間差分 / 38
   3.4.2 背景差分 / 39
 參考文獻 / 40

第4章 邊緣檢測 / 42
 4.1 邊緣與影像處理 / 42
 4.2 基於微分的邊緣檢測 / 44
 4.3 基於範本匹配的邊緣檢測 / 45
 4.4 邊緣圖像的二值化處理 / 47
 4.5 細線化處理 / 48
 4.6 Canny演算法 / 48
 參考文獻 / 52

第5章 圖像平滑處理 / 53
 5.1 圖像雜訊及常用平滑方式 / 53
 5.2 移動平均 / 54
 5.3 中值濾波 / 54
 5.4 高斯濾波 / 56
 5.5 模糊圖像的清晰化處理 / 59
   5.5.1 對比度增強 / 59
   5.5.2 自動對比度增強 / 61
   5.5.3 長條圖均衡化 / 63
   5.5.4 暗通道先驗法去霧處理 / 65
 5.6 二值圖像的平滑處理 / 67
 參考文獻 / 69

第6章 幾何參數檢測 / 70
 6.1 基於圖像特徵的自動識別 / 70
 6.2 二值圖像的特徵參數 / 70
 6.3 區域標記 / 73
 6.4 基於特徵參數提取物體 / 74
 6.5 基於特徵參數消除雜訊 / 75
 參考文獻 / 76

第7章 Hough變換 / 77
 7.1 傳統Hough變換的直線檢測 / 77
 7.2 過已知點Hough變換的直線檢測 / 79
 7.3 Hough變換的曲線檢測 / 81
 參考文獻 / 81

第8章 幾何變換 / 82
 8.1 關於幾何變換 / 82
 8.2 放大縮小 / 83
 8.3 平移 / 87
 8.4 旋轉 / 87
 8.5 複雜變形 / 88
 8.6 齊次座標表示 / 90
 參考文獻 / 91

第9章 單目視覺測量 / 92
 9.1 硬體構成 / 92
 9.2 攝像機模型 / 93
   9.2.1 參考坐標系 / 94
   9.2.2 攝像機模型分析 / 95
 9.3 攝像機標定 / 97
 9.4 標定尺檢測 / 98
   9.4.1 定位追蹤起始點 / 98
   9.4.2 藍黃邊界檢測 / 100
   9.4.3 確定角點座標 / 102
  9.4.4 單應矩陣計算 / 103
 9.5 標定結果分析 / 103
 9.6 標識點自動檢測 / 104
 9.7 手動選取目標 / 110
 9.8 距離測量分析 / 110
   9.8.1 透視畸變對測距精度的影響 / 110
   9.8.2 目標點與標定點的距離對測距精度的影響 / 112
 9.9 面積測量演算法 / 113
   9.9.1 獲取待測區域輪廓點集 / 113
   9.9.2 最小凸多邊形擬合 / 114
   9.9.3 多邊形面積計算 / 115
   9.9.4 測量實例 / 116
 參考文獻 / 117

第10章 雙目視覺測量 / 118
 10.1 雙目視覺系統的結構 / 118
   10.1.1 平行式立體視覺模型 / 119
   10.1.2 彙聚式立體視覺模型 / 120
 10.2 攝像機標定 / 122
   10.2.1 直接線性標定法 / 123
   10.2.2 張正友標定法 / 124
   10.2.3 攝像機參數與投影矩陣的轉換 / 128
 10.3 標定測量試驗 / 129
   10.3.1 直接線性標定法試驗 / 130
   10.3.2 張正友標定法試驗 / 131
   10.3.3 三維測量試驗 / 134
 參考文獻 / 135

第11章 運動影像處理 / 136
 11.1 光流法 / 136
   11.1.1 光流法的基本概念 / 136
   11.1.2 光流法用於目標跟蹤的原理 / 137
 11.2 範本匹配 / 138
11.3 運動影像處理實例 / 139
   11.3.1 羽毛球技戰術即時圖像檢測 / 139
   11.3.2 蜜蜂舞蹈行為分析 / 145
 參考文獻 / 154

第12章 傅裡葉變換 / 155  
 12.1 頻率的世界 / 155
 12.2 頻率變換 / 156
 12.3 離散傅裡葉變換 / 159
 12.4 圖像的二維傅裡葉變換 / 161
 12.5 濾波處理 / 162
 參考文獻 / 163

第13章 小波變換 / 164
 13.1 小波變換概述 / 164
 13.2 小波與小波變換 / 165
 13.3 離散小波變換 / 167
 13.4 小波族 / 167
 13.5 信號的分解與重構 / 168
 13.6 影像處理中的小波變換 / 175
   13.6.1 二維離散小波變換 / 175
   13.6.2 圖像的小波變換程式設計 / 177
 參考文獻 / 179

第14章 模式識別 / 180
 14.1 模式識別與圖像識別的概念 / 180
 14.2 圖像識別系統的組成 / 181
 14.3 圖像識別與影像處理和圖像理解的關係 / 182
 14.4 圖像識別方法 / 183
   14.4.1 範本匹配方法 / 183
   14.4.2 統計模式識別 / 183
   14.4.3 新的模式識別方法 / 187
14.5 人臉圖像識別系統 / 189
 參考文獻 / 192

第15章 神經網路 / 193
 15.1 人工神經網路 / 193
   15.1.1 人工神經網路的生物學基礎 / 194
   15.1.2 人工神經元 / 195
   15.1.3 人工神經元的學習 / 195
   15.1.4 人工神經元的啟動函數 / 196
   15.1.5 人工神經網路的特點 / 197
 15.2 BP神經網路 / 198
   15.2.1 BP神經網路簡介 / 198
   15.2.2 BP神經網路的訓練學習 / 200
   15.2.3 改進型BP神經網路 / 202
 15.3 BP神經網路在數位字元識別中的應用 / 203
   15.3.1 BP神經網路數位字元識別系統原理 / 204
   15.3.2 網路模型的建立 / 205
   15.3.3 數位字元識別演示 / 207
 參考文獻 / 209

第16章 深度學習 / 210
 16.1 深度學習的發展歷程 / 210
 16.2 深度學習的基本思想 / 212
 16.3 淺層學習和深度學習 / 212
 16.4 深度學習與神經網路 / 213
 16.5 深度學習訓練過程 / 214
 16.6 深度學習的常用方法 / 215
   16.6.1 自動編碼器 / 215
   16.6.2 稀疏編碼 / 218
   16.6.3 限制波爾茲曼機 / 220
   16.6.4 深信度網路  / 222
   16.6.5 卷積神經網路 / 225
 16.7 基於卷積神經網路的手寫體字識別 / 228
  16.7.1 手寫字識別的卷積神經網路結構 / 228
   16.7.2 卷積神經網路文字識別的實現 / 231
 參考文獻 / 231

第17章 遺傳演算法 / 232
 17.1 遺傳演算法概述 / 232
 17.2 簡單遺傳演算法 / 234
   17.2.1 遺傳表達 / 234
   17.2.2 遺傳運算元 / 235
 17.3 遺傳參數 / 238
   17.3.1 交叉率和變異率 / 238
   17.3.2 其他參數 / 238
   17.3.3 遺傳參數的確定 / 238
 17.4 適應度函數 / 239
   17.4.1 目標函數映射為適應度函數 / 239
   17.4.2 適應度函數的尺度變換 / 240
   17.4.3 適應度函數設計對GA 的影響 / 241
 17.5 模式定理 / 242
   17.5.1 模式的幾何解釋 / 244
   17.5.2 模式定理 / 246
 17.6 遺傳演算法在模式識別中的應用 / 248
   17.6.1 問題的設定 / 248
   17.6.2 GA的應用方法 / 250
   17.6.3 基於GA的雙目視覺匹配 / 252
 參考文獻 / 255

下篇 機器視覺應用系統

第18章 通用影像處理系統ImageSys / 258
 18.1 系統簡介 / 258
 18.2 狀態窗 / 259
 18.3 圖像採集 / 259
  18.3.1 DirectX直接採集 / 259
   18.3.2 VFW PC相機採集 / 260
   18.3.3 A/D圖像卡採集 / 260
 18.4 長條圖處理 / 261
   18.4.1 長條圖 / 261
   18.4.2 線剖面 / 261
   18.4.3 3D剖面 / 262
   18.4.4 累計分佈圖 / 263
 18.5 顏色測量 / 264
 18.6 顏色變換 / 264
   18.6.1 顏色亮度變換 / 264
   18.6.2 HSI表示變換 / 265
   18.6.3 自由變換 / 265
   18.6.4 RGB顏色變換 / 266
 18.7 幾何變換 / 266
   18.7.1 仿射變換 / 266
   18.7.2 透視變換 / 267
 18.8 頻率域變換 / 267
   18.8.1 小波變換 / 267
   18.8.2 傅裡葉變換 / 268
 18.9 圖像間變換 / 270
   18.9.1 圖像間演算 / 270
   18.9.2 運動圖像校正 / 270
 18.10 濾波增強 / 271
   18.10.1 單範本濾波增強 / 271
   18.10.2 多範本濾波增強 / 272
   18.10.3 Canny邊緣檢測 / 273
 18.11 圖像分割 / 273
 18.12 二值運算 / 274
   18.12.1 基本運算 / 274
   18.12.2 特殊提取 / 275
 18.13 二值圖像測量 / 276
   18.13.1 幾何參數測量 / 276
   18.13.2 直線參數測量 / 281
  18.13.3 圓形分離 / 281
   18.13.4 輪廓測量 / 281
 18.14 幀編輯 / 282
 18.15 畫圖 / 283
 18.16 查看 / 284
 18.17 文件 / 284
   18.17.1 影像檔 / 284
   18.17.2 多媒體檔 / 286
   18.17.3 多媒體檔編輯 / 289
   18.17.4 添加浮水印 / 290
 18.18 系統設置 / 291
   18.18.1 系統幀設置 / 291
   18.18.2 系統語言設置 / 292
 18.19 系統開發平臺Sample / 293
 參考文獻 / 293

第19章 二維運動圖像測量分析系統MIAS / 294
 19.1 系統概述 / 294
 19.2 文件 / 295
 19.3 運動圖像及2D比例標定 / 296
 19.4 運動測量 / 298
   19.4.1 自動測量 / 298
   19.4.2 手動測量 / 301
   19.4.3 標識測量 / 302
 19.5 結果流覽 / 305
   19.5.1 結果視頻表示 / 305
   19.5.2 位置速率 / 308
   19.5.3 偏移量 / 310
   19.5.4 2點間距離 / 311
   19.5.5 2線間夾角 / 311
   19.5.6 連接線圖一覽 / 312
 19.6 結果修正 / 313
   19.6.1 手動修正 / 313
   19.6.2 平滑化 / 313
  19.6.3 內插補間 / 314
   19.6.4 幀座標變換 / 314
   19.6.5 人體重心測量 / 314
   19.6.6 設置事項 / 315
 19.7 查看 / 315
 19.8 即時測量 / 315
   19.8.1 即時目標測量 / 315
   19.8.2 即時標識測量 / 316
 19.9 開發平臺MSSample / 316
 參考文獻 / 317

第20章 三維運動測量分析系統MIAS 3D / 318
 20.1 MIAS 3D系統簡介 / 318
 20.2 文件 / 319
 20.3 2D結果導入、3D標定及測量 / 319
 20.4 顯示結果 / 321
   20.4.1 視頻表示 / 322
   20.4.2 點位元速率 / 323
   20.4.3 位移量 / 323
   20.4.4 2點間距離 / 324
   20.4.5 2線間夾角 / 325
   20.4.6 連接線一覽圖 / 326
 20.5 結果修正 / 326
 20.6 其他功能 / 327
 參考文獻 / 327

第21章 車輛視覺導航系統 / 328
 21.1 車輛無人駕駛的發展歷程及趨勢 / 328
 21.2 視覺導航系統的硬體 / 330
 21.3 視覺導航系統的軟體 / 331
 21.4 導航試驗及性能測試比較 / 334

索引 / 337
 

《中國製造2025》的核心內容是裝備生產和應用的資訊化與智慧化,機器視覺是實現這一目標的關鍵技術。提起“機器視覺”或者“影像處理”(機器視覺的軟件部分),許多人並不陌生,但是沒有專門學習過的人,往往會把“影像處理”與用於圖像編輯的Photoshop軟體等同起來,其實兩者之間具有本質的區別。機器視覺中的影像處理是由電腦對現有的圖像進行分析和判斷,然後根據分析判斷結果去控制執行其他相應的動作或處理;而Photoshop軟體是基於人的判斷,通過人手的操作來改變圖像的顏色、形狀或者剪切與編輯。也就是說,一個是由機器分析判斷圖像並自動執行其他動作,一個是由人分析判斷圖像並手動修改圖像,這就是兩者的本質區別。本書內容就是介紹機器視覺的構成、影像處理理論演算法及應用系統。

目前,市面上影像處理方面的書比較多,一般都是著眼於講解影像處理演算法理論或者程式設計方法,筆者本人也編著了兩本影像處理VC++程式設計和一本機器視覺理論及應用實例介紹方面的書,這些書的主要適用對象是影像處理程式設計人員。然而,從事影像處理程式設計工作的人畢竟是少數,將來越來越多的人會從事與機器人和智慧裝備相關的操作及技術服務工作,目前國內針對這個群體的機器視覺教育書籍還比較少。近年來,經常有地方理工科院校來諮詢影像處理實驗室建設事項,他們的目的是影像處理理論教學,而不是學習影像處理程式編寫,給他們推薦教材和進行影像處理實驗室配置都是很困難的事。為了適應這個龐大群體的需要,本書以普及教學為目的,儘量以淺顯易懂、圖文並茂的方法來說明複雜的理論演算法,每個演算法都給出實際處理案例,使一般學習者能夠感覺到機器視覺其實並不深奧,也給將來可能從事機器視覺專案開發的人增強信心。

本書彙集了影像處理絕大多數現有流行演算法,對於專業影像處理研究和程式設計人員,也具有重要的參考價值。

本書在撰寫過程中得到了田浩、歐陽娣、曾寶明、王橋、楊明、喬妍、朱德利、梁習卉子、陳洪密、代賀等不同程度的幫助,也獲得了北京現代富博科技有限公司的技術支持,在此對他們表示衷心的感謝!

由於筆者水準所限,書中不足之處在所難免,敬請廣大讀者與專家批評指正。

編著者
 

詳細資料

  • ISBN:9787122313126
  • 規格:平裝 / 341頁 / 16k / 19 x 26 x 1.71 cm / 普通級 / 單色印刷 / 1-1
  • 出版地:大陸

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