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機器視覺基礎(段清娟) 版權信息
- ISBN：9787122472137
- 條形碼：9787122472137 ; 978-7-122-47213-7
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
機器視覺基礎(段清娟) 內容簡介
本書是機器視覺理實一體化教學的配套理論教材,主要面向新型工業化時期智能及高端裝備制造領域，結合新工科復合型專業技術人才綜合能力培養的教學訴求，并融入作者十余載對機器視覺工程的理論研究及教學經驗編寫而成。 全書共8章，首先介紹機器視覺與圖像處理的基本概念、發展歷程及未來趨勢，講解圖像數字化、編碼與壓縮等基礎技術，為后續的深入學習奠定基礎。進而，通過豐富的實例展示如何運用灰度變換與空間濾波技術改善圖像質量，讓讀者直觀感受圖像處理技術的魅力。同時通過解析工業實際項目案例，闡述圖像修復、色彩管理、形態學變換等高級視覺技術原理。*后，介紹圖像分割與目標識別等核心技術，講解多種高效算法，并探討其在自動駕駛、人臉識別等前沿領域中的創新應用。 本書適合作為普通高等本科院校機械類、電子信息類、自動化類等相關專業的教材，也可供相關企業的技術人員參考。
機器視覺基礎(段清娟)機器視覺基礎(段清娟) 前言
黨的二十大報告指出，“教育、科技、人才是全面建設社會主義現代化國家的基礎性、戰略性支撐。”在新一輪科技革命與產業變革的背景下，科技創新正以前所未有的力量驅動著社會與經濟的深刻變革。在這場變革中，工業數字化與智能化的浪潮席卷全球，機器視覺技術作為連接物理世界與數字世界的核心紐帶，正逐步成為推動產業升級、提升國家競爭力的關鍵要素。然而，在我國工業智能化發展的浪潮中，一個不容忽視的現象逐漸顯現：機器視覺技術領域的專業人才供不應求，高端人才緊缺正成為制約行業發展的瓶頸。
正是基于這樣的時代背景與行業需求，《機器視覺基礎》應運而生。本書匯聚了機器視覺與圖像處理領域的經典理論與前沿技術，旨在助力未來視覺技術人才培養以及行業跨越式發展。全書共分為8 章，系統闡述了機器視覺與圖像處理的基礎理論、核心技術、應用實踐與未來趨勢，希望為讀者打開一扇通往機器視覺技術殿堂的大門，為探索這個充滿無限可能的領域提供引領。
本書具有以下特色：
機器視覺基礎(段清娟) 目錄
第1章 緒論 001
1.1 什么是機器視覺 001
1.2 機器視覺的起源 002
1.3 機器視覺的實際應用 003
1.3.1 在工業領域的應用 003
1.3.2 在醫學領域的應用 004
1.3.3 在交通領域的作用 005
1.3.4 在生活領域的作用 006
1.4 機器視覺圖像處理的基本步驟 007
1.5 機器視覺圖像處理系統的組成 008
第2章 數字圖像處理 012
2.1 視覺感知要素 012
2.1.1 人眼的結構 013
2.1.2 眼睛中圖像的形成 013
2.2 圖像感知和獲取 014
2.2.1 使用單個傳感器獲取圖像 015
2.2.2 使用條帶傳感器獲取圖像 016
2.2.3 簡單的圖像形成模型 017
2.3 圖像取樣和量化 018
2.3.1 取樣和量化的基本概念 018
2.3.2 數字圖像表示 020
2.3.3 空間和灰度分辨率 023
2.4 像素間的一些基本關系 025
2.4.1 相鄰像素 025
2.4.2 鄰接性、連通性、區域和邊界 025
2.4.3 距離度量 027
2.5 數字圖像處理中涉及的數學工具 028
2.5.1 陣列與矩陣操作 029
2.5.2 線性操作與非線性操作 029
2.5.3 算術操作 030
2.5.4 集合和邏輯操作 032
第3章 灰度變換與空間濾波 039
3.1 背景知識 040
3.1.1 灰度變換和空間濾波基礎 040
3.1.2 關于本章中的例子 041
3.2 一些基本的灰度變換函數 042
3.2.1 圖像反轉 042
3.2.2 對數變換 042
3.3 直方圖處理 044
3.3.1 直方圖均衡 044
3.3.2 直方圖匹配（規定化） 050
3.4 空間濾波基礎 056
3.4.1 空間濾波機理 057
3.4.2 空間相關與卷積 057
3.4.3 線性濾波的向量表示 061
3.5 平滑空間濾波器 062
3.5.1 平滑線性濾波器 062
3.5.2 統計排序（非線性） 濾波器 064
3.6 銳化空間濾波器 065
3.6.1 基礎知識 065
3.6.2 使用二階微分進行圖像銳化——拉普拉斯算子 067
3.6.3 使用一階微分進行（非線性） 圖像銳化——梯度 069
第4章 圖像復原 076
4.1 圖像退化/ 復原過程的模型 077
4.2 噪聲模型 077
4.2.1 噪聲的空間和頻率特性 078
4.2.2 噪聲概率密度函數 078
4.2.3 周期噪聲 082
4.3 只存在噪聲的復原——空間濾波 082
4.3.1 均值濾波器 083
4.3.2 統計排序濾波器 084
4.3.3 自適應濾波器 087
4.4 周期噪聲頻域濾波 089
4.4.1 帶阻濾波器 090
4.4.2 帶通濾波器 090
4.4.3 陷波濾波器 091
4.4.4 *佳陷波濾波 091
第5章 彩色圖像處理 099
5.1 彩色基礎 100
5.2 彩色模型 105
5.2.1 RGB 彩色模型 105
5.2.2 CMY 和 CMYK 彩色模型 108
5.2.3 HSl 彩色模型 109
5.3 彩色變換 115
5.3.1 公式 115
5.3.2 補色 118
5.3.3 彩色分層 119
5.3.4 直方圖處理 120
5.4 平滑和銳化 122
5.4.1 彩色圖像平滑 122
5.4.2 彩色圖像銳化 124
5.5 基于彩色的圖像分割 124
5.5.1 HSI 彩色空間的分割 125
5.5.2 RGB 向量空間中的分割 125
5.5.3 彩色邊緣檢測 127
5.6 彩色圖像中的噪聲 129
第6章 形態學圖像處理 135
6.1 預備知識 135
6.2 腐蝕和膨脹 138
6.2.1 腐蝕 138
6.2.2 膨脹 140
6.3 開操作與閉操作 141
6.4 基本形態學算法 145
6.4.1 邊界提取 145
6.4.2 孔洞填充 146
6.4.3 連通分量的提取 148
6.4.4 凸殼 150
6.4.5 細化 151
6.4.6 粗化 152
6.4.7 骨架 153
6.4.8 裁剪 154
6.4.9 形態學重建 157
6.4.10 二值圖像形態學操作小結 162
6.5 灰度級形態學 164
6.5.1 腐蝕和膨脹 165
6.5.2 開操作和閉操作 167
6.5.3 灰度級形態學算法 169
6.5.4 灰度級形態學重建 175
第7章 圖像分割 180
7.1 基礎知識 181
7.2 點、線和邊緣檢測 182
7.2.1 背景知識 183
7.2.2 孤立點的檢測 185
7.2.3 線檢測 187
7.2.4 邊緣模型 189
7.2.5 基本邊緣檢測 193
7.2.6 邊緣連接和邊界檢測 199
7.3 閾值處理 210
7.3.1 基礎知識 210
7.3.2 基本的全局閾值處理 213
7.3.3 使用Otsu 方法的*佳全局閾值處理 214
7.3.4 使用圖像平滑改善全局閾值處理 219
7.3.5 利用邊緣改進全局閾值處理 220
7.3.6 多閾值處理 222
7.4 基于區域的分割 224
7.4.1 區域生長 224
7.4.2 邊界提取 227
7.5 分割中運動的應用 229
7.5.1 空間域技術 229
7.5.2 頻率域技術 231
第8章 目標識別 239
8.1 模式和模式類 239
8.2 基于決策理論方法的識別 242
8.2.1 匹配 243
8.2.2 *佳統計分類器 248
8.2.3 神經網絡 255
8.3 結構方法 271
8.3.1 匹配形狀數 271
8.3.2 串匹配 272
參考文獻 278
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