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HALCON數字圖像處理 版權信息
- ISBN：9787560672465
- 條形碼：9787560672465 ; 978-7-5606-7246-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
HALCON數字圖像處理 內容簡介
本書在講述圖像處理技術的基本原理和方法的基礎上, 全面、系統地介紹了HALCON軟件在圖像處理技術方面的應用, 并以HALCON作為編程工具, 介紹了各種圖像處理方法的理論和應用實例, 能夠幫助讀者更好地學習和掌握數字圖像處理的HALCON程序實現方法。 全書分為12章, 主要內容包括：HALCON介紹、數字圖像基礎、HALCON圖像處理基礎、HALCON數據結構、圖像運算、圖像增強、圖像分割、圖像匹配、數學形態學在圖像處理中的應用、 HALCON相關實例和算法、 標定、HALCON混合編程等。在每一章的結尾都有本章小結和習題, 提供教學或自學練習, 以便讀者加深對本書所述內容的理解。 本書深度適中, 內容力求精練, 可作為高等學校電子信息工程、通信與信息工程、計算機科學與技術、控制科學與技術等專業本科生與研究生的教材, 也可供圖像處理、模式識別、遙感、生物工程、醫學成像等相關領域的科研人員和工程技術人員參考。
HALCON數字圖像處理 目錄
第1章 緒論 1
1.1 圖像和圖像處理 1
1.1.1 圖像 1
1.1.2 數字圖像 2
1.1.3 圖像處理及其發展過程 2
1.2 數字圖像處理的步驟和方法 4
1.3 數字圖像處理系統的硬件組成 5
1.4 數字圖像處理技術的研究內容與應用領域 6
1.4.1 數字圖像處理技術的研究內容 6
1.4.2 數字圖像處理的主要應用領域 7
1.4.3 數字圖像處理技術的發展方向 11
1.5 數字圖像處理技術的相關學科和領域 11
1.6 HALCON概述 13
1.6.1 HDevelop簡介 13
1.6.2 HALCON功能及應用簡介 14
1.6.3 HDevelop圖形組件 15
本章小結 23
習題 23
第2章 數字圖像基礎 24
2.1 圖像的數字化 24
2.1.1 圖像采樣 26
2.1.2 圖像量化 28
2.1.3 采樣與量化參數的選擇 30
2.1.4 壓縮編碼 31
2.2 數字圖像的數值描述 31
2.3 直方圖 33
2.3.1 直方圖的性質 34
2.3.2 直方圖的應用 34
2.4 數字圖像的文件格式及參數 36
2.5 灰度圖像的灰度級分辨率 38
2.6 圖像像素間的關系 38
2.6.1 相鄰像素 38
2.6.2 鄰接性、連通性、區域和邊界 39
2.6.3 像素間距測量 40
2.7 線性與非線性的計算 41
本章小結 41
習題 42
第3章 HALCON圖像處理基礎 43
3.1 HALCON 控制語句 43
3.1.1 條件語句 43
3.1.2 循環控制語句 46
3.1.3 中斷語句 47
3.2 算子 47
3.2.1 算子及算子編輯窗口 47
3.2.2 算子查詢 49
3.2.3 算子編輯 50
3.2.4 算子更改 52
3.2.5 算子運行 52
3.3 HALCON圖像處理入門 52
3.3.1 HALCON圖像讀取 52
3.3.2 HALCON圖像顯示 58
3.3.3 HALCON 圖像轉換 60
本章小結 62
習題 62
第4章 HALCON數據結構 63
4.1 HALCON Image圖像 63
4.1.1 Image的分類 63
4.1.2 Image的通道 63
4.2 HALCON Region區域 67
4.2.1 Region初步介紹 67
4.2.2 Region的點線 75
4.2.3 Region的行程 83
4.2.4 Region的區域特征 86
4.3 HALCON XLD輪廓 94
4.3.1 XLD初步介紹 94
4.3.2 XLD的數據結構分析 96
4.3.3 XLD的特征分析 100
4.3.4 XLD的回歸參數 104
4.4 Handle句柄 107
4.5 Tuple數組 107
本章小結 111
習題 111
第5章 圖像運算 112
5.1 圖像的代數運算 112
5.1.1 圖像加法 113
5.1.2 圖像減法 116
5.1.3 圖像乘法 117
5.1.4 圖像除法 118
5.1.5 圖像邏輯運算(位操作) 119
5.2 圖像的幾何變換 120
5.2.1 圖像幾何變換的一般表達式 120
5.2.2 圖像變換之仿射變換 122
5.2.3 投影變換 126
5.2.4 灰度插值 127
5.3 基于HALCON的圖像校正 129
本章小結 132
習題 132
第6章 圖像增強 133
6.1 圖像增強的概念和分類 133
6.2 灰度變換 134
6.2.1 灰度變換的基礎知識 134
6.2.2 線性灰度變換 135
6.2.3 分段線性灰度變換 137
6.2.4 非線性灰度變換 139
6.3 直方圖處理 142
6.3.1 灰度直方圖的定義和性質 142
6.3.2 直方圖均衡化 145
6.3.3 直方圖規定化 149
6.4 圖像的平滑 150
6.4.1 圖像噪聲 150
6.4.2 局部統計法 151
6.4.3 空域平滑法 152
6.4.4 中值濾波 154
6.4.5 頻域低通濾波 157
6.5 圖像的銳化 161
6.5.1 一階微分算子法 161
6.5.2 拉普拉斯算子法 164
6.5.3 高通濾波法 166
6.6 圖像的彩色增強 170
6.6.1 真彩色增強 170
6.6.2 偽彩色增強 171
6.6.3 假彩色增強 172
本章小結 173
習題 173
第7章 圖像分割 175
7.1 閾值分割 175
7.1.1 實驗法 175
7.1.2 根據直方圖谷底確定閾值法 176
7.1.3 迭代選擇閾值法 177
7.1.4 *小均方誤差法 178
7.1.5 *大類間方差法 180
7.2 邊緣檢測 182
7.2.1 邊緣檢測概述 182
7.2.2 邊緣檢測原理 182
7.2.3 邊緣檢測方法的分類 183
7.2.4 典型算子 183
7.3 區域分割 191
7.3.1 區域生長法 192
7.3.2 區域分裂與合并法 193
7.4 Hough變換 195
7.4.1 直線檢測 195
7.4.2 曲線檢測 197
7.4.3 任意形狀的檢測 198
7.5 動態聚類分割 199
7.5.1 K均值聚類算法 200
7.5.2 模糊C均值聚類算法 201
7.6 分水嶺算法 202
本章小結 204
習題 204
第8章 圖像匹配 205
8.1 基于像素的匹配 205
8.1.1 歸一化互相關灰度匹配 205
8.1.2 序貫相似性檢測算法匹配 207
8.2 基于特征的匹配 212
8.2.1 不變矩匹配法 212
8.2.2 距離變換匹配法 214
8.2.3 *小均方誤差匹配法 216
8.3 圖像金字塔 220
8.4 Matching助手 224
本章小結 229
習題 229
第9章 數學形態學在圖像處理中的應用 230
9.1 數學形態學預備知識 230
9.2 二值圖像的基本形態學運算 231
9.2.1 腐蝕 231
9.2.2 膨脹 234
9.2.3 開、閉運算 236
9.2.4 擊中擊不中變換 239
9.3 二值圖像的形態學應用 241
9.3.1 邊界提取 241
9.3.2 孔洞填充 242
9.3.3 骨架 244
9.3.4 Blob分析 245
9.4 灰度圖像形態學 248
9.4.1 灰度腐蝕 248
9.4.2 灰度膨脹 250
9.4.3 灰度開、閉運算 251
9.4.4 頂帽變換與底帽變換 255
本章小結 256
習題 257
第10章 HALCON相關實例和算法 258
10.1 字符分割識別 258
10.2 條形碼識別 261
10.2.1 一維條形碼識別及實例 261
10.2.2 二維條形碼識別及實例 264
10.3 去霧算法 267
10.3.1 去霧算法概述 267
10.3.2 去霧算法的理論推導 268
10.4 三維匹配 274
10.4.1 基于形狀的三維匹配 274
10.4.2 基于表面的三維匹配 277
10.5 圖像拼接 282
10.6 創建新算子 286
本章小結 289
習題 290
第11章 標定 291
11.1 標定的目的 291
11.2 標定理論 292
11.2.1 坐標系的轉換 292
11.2.2 標定的內外參數 295
11.3 HALCON標定流程 296
11.4 HALCON標定助手 301
11.5 標定應用例程之二維測量 306
本章小結 313
習題 313
第12章 HALCON混合編程 314
12.1 HALCON與VB混合編程 314
12.2 HALCON與 C#混合編程 321
12.3 HALCON與C++混合編程 327
本章小結 335
習題 335
參考文獻 336
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