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數字圖像與機器視覺 版權信息
- ISBN：9787122447746
- 條形碼：9787122447746 ; 978-7-122-44774-6
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數字圖像與機器視覺 內容簡介
本書共分為9章，主要內容包括數字圖像與機器視覺概述、數字圖像工具與軟件實現、圖像與視覺基礎知識、機器視覺系統硬件、圖像變換與圖像運算、圖像增強與復原、圖像分割、圖像識別與神經網絡及數字圖像與機器視覺應用實例等內容。本書中部分示例來源于實際工業、農業數字圖像及機器視覺應用領域，其技術手段先進、適用范圍廣。本書既可作為高等學校機械電子、機器人工程、智能制造工程、自動化、計算機、電子信息、測控等專業的教材，也可作為相關科研和工程技術人員參考書籍。
數字圖像與機器視覺 目錄
第1章 緒論11.1 數字圖像概念與特征 11.1.1 數字信號與模擬信號 11.1.2 數字圖像基本概念 11.1.3 數字圖像基本特點 21.2 數字圖像處理的主要范疇 31.2.1 圖像檢測與數字圖像處理 31.2.2 數字圖像處理的主要研究內容 31.3 機器視覺的概念與組成 41.3.1 機器視覺的基本單元 41.3.2 機器視覺與圖像處理 51.3.3 數字圖像與機器視覺相關科學領域 61.4 數字圖像與機器視覺應用 71.4.1 數字圖像與機器視覺應用領域 7第1章 緒論11.1 數字圖像概念與特征 11.1.1 數字信號與模擬信號 11.1.2 數字圖像基本概念 11.1.3 數字圖像基本特點 21.2 數字圖像處理的主要范疇 31.2.1 圖像檢測與數字圖像處理 31.2.2 數字圖像處理的主要研究內容 31.3 機器視覺的概念與組成 41.3.1 機器視覺的基本單元 41.3.2 機器視覺與圖像處理 51.3.3 數字圖像與機器視覺相關科學領域 61.4 數字圖像與機器視覺應用 71.4.1 數字圖像與機器視覺應用領域 71.4.2 數字圖像處理面臨的挑戰 71.4.3 數字圖像與機器視覺發展方向 8
第2章 數字圖像工具與軟件實現92.1 數字圖像處理相關工具軟件概述 92.1.1 數字圖像處理對軟件的要求 92.1.2 數字圖像處理常用軟件 102.2 Python-OpenCV圖像處理環境 102.2.1 Python和Open CV概述 102.2.2 下載和安裝 112.3 圖像處理基本操作 192.3.1 讀取圖像 192.3.2 顯示圖像 192.3.3 保存圖像 202.3.4 獲取圖像屬性 202.3.5 綜合訓練 20
第3章 圖像與視覺基礎知識243.1 視覺感知要素 243.1.1 人眼的結構 243.1.2 眼睛中圖像的形成 263.1.3 亮度適應和識別 273.2 圖像感知和獲取 283.2.1 視覺傳感器 283.2.2 簡易圖像成像模型 303.3 圖像的數字化過程 333.3.1 采樣過程 343.3.2 量化過程 363.3.3 編碼 373.4 圖像數據結構 373.4.1 圖像模式 373.4.2 色彩空間 403.5 圖像質量評價方法 423.5.1 主觀評價方法 433.5.2 客觀評價方法 433.6 圖像數字化OpenCV實現 443.6.1 NumPy模塊使用基礎 443.6.2 像素操作與色彩空間操作 503.6.3 綜合訓練 51
第4章 機器視覺系統硬件534.1 光源 534.1.1 光源的選擇 534.1.2 光源的種類 534.2 鏡頭 544.2.1 鏡頭的主要參數 544.2.2 普通鏡頭和遠心鏡頭 554.2.3 鏡頭的選擇 564.3 工業相機 574.3.1 相機的分類 574.3.2 面陣相機和線陣相機 574.3.3 黑白相機和彩色相機 574.3.4 CCD和CMOS 594.3.5 相機的主要接口類型 594.3.6 相機的主要參數 604.3.7 工業相機選型 61
第5章 圖像變換與圖像運算635.1 圖像的幾何變換 635.1.1 縮放 635.1.2 翻轉 645.1.3 仿射變換 645.1.4 透視變換 655.2 圖像的運算 675.2.1 掩模運算 685.2.2 加法運算 685.2.3 位運算 695.3 圖像的頻域變換 715.3.1 數字信號基礎知識 715.3.2 傅里葉變換 715.3.3 離散余弦變換 765.4 圖像變換OpenCV實現 785.4.1 圖像的幾何變換實現 785.4.2 圖像的運算實現 825.4.3 圖像的頻域變換實現 845.4.4 圖像的卷積運算實現 87
第6章 圖像增強與復原896.1 圖像增強與圖像復原技術概述 896.1.1 圖像增強的體系結構 896.1.2 圖像復原的體系結構 916.2 灰度變換 916.2.1 灰度線性變換 916.2.2 灰度非線性變換 936.3 直方圖修正 946.3.1 直方圖的定義與性質 956.3.2 直方圖的計算 976.3.3 直方圖的均衡化 986.4 圖像平滑 996.4.1 濾波原理與分類 1006.4.2 空域低通濾波 1026.4.3 頻域低通濾波 1036.5 圖像銳化 1046.5.1 空域高通濾波 1046.5.2 頻域高通濾波 1056.5.3 同態濾波器圖像增強的方法 1066.6 偽彩色增強 1076.6.1 灰度分層法偽彩色處理 1086.6.2 灰度變換法偽彩色處理 1086.6.3 頻域偽彩色處理 1096.7 圖像復原 1106.7.1 圖像退化模型 1106.7.2 圖像復原的基本方法 1116.7.3 運動模糊圖像的復原 1116.8 圖像增強OpenCV實現 1126.8.1 直方圖修正實現 1126.8.2 圖像平滑與銳化實現 117
第7章 圖像分割1217.1 圖像分割概述 1217.1.1 圖像分割的概念 1217.1.2 圖像分割的基本思路 1217.1.3 圖像分割技術的特征 1227.2 閾值分割 1227.2.1 閾值分割的原理 1227.2.2 閾值的選取 1237.3 邊緣檢測 1257.3.1 梯度算子 1267.3.2 拉普拉斯算子 1277.3.3 Canny算子 1287.4 區域分割 1307.4.1 區域生長 1307.4.2 區域分裂與合并 1317.4.3 水域分割 1327.5 Hough變換 1327.5.1 Hough變換的原理 1337.5.2 廣義 Hough變換 1367.6 圖像分割的OpenCV實現 1377.6.1 圖像閾值分割方法 1377.6.2 圖像梯度運算與微分算子 1397.6.3 圖像邊緣提取與 Hough變換 142
第8章 圖像識別與神經網絡1478.1 模板匹配方法 1478.1.1 圖像匹配的定義 1478.1.2 基于區域的匹配 1498.1.3 基于特征的匹配 1508.2 基于級聯分類方法的圖像識別 1518.2.1 級聯分類器 1518.2.2 基于Adaboost算法的人臉檢測 1528.2.3 級聯分類器的訓練 1588.3 基于神經網絡的圖像識別 1638.3.1 卷積神經網絡的基本結構 1648.3.2 卷積神經網絡的工作原理 1668.3.3 卷積神經網絡圖像識別技術的應用 1688.3.4 基于神經網絡圖像的樣本生成及信息標注 1698.4 圖像識別的OpenCV實現 1768.4.1 基于模板匹配的圖像識別 1768.4.2 基于級聯分類器的圖像檢測 1778.4.3 基于人臉識別器的人臉識別 1808.5 圖像識別的YOLO實現 1848.5.1 理論基礎 1848.5.2 YOLOv5環境搭建 185
第9章 數字圖像與機器視覺應用實例1879.1 七段數碼管 1879.1.1 案例背景 1879.1.2 理論基礎 1879.1.3 程序實現 1879.2 車牌識別 1929.2.1 案例背景 1929.2.2 理論基礎 1929.2.3 程序實現 1939.3 基于YOLOv5的圖像處理實戰 2009.3.1 案例背景 2009.3.2 數據集分析 2009.3.3 程序實現 2019.4 嵌入式機器視覺系統應用 2029.4.1 嵌入式機器視覺系統簡介 2029.4.2 樹莓派嵌入式機器視覺系統搭建 204
參考文獻211
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