第1章 绪论 1
1.1 计算机视觉 1
1.1.1 计算机视觉的概念 1
1.1.2 计算机视觉的发展 2
1.1.3 Marr视觉理论简介 3
1.1.4 计算机视觉的研究内容及面临的问题 6
1.1.5 计算机视觉的应用 8
1.1.6 相关学科 9
1.2 视觉测量技术 10
1.2.1 视觉测量技术分类 10
1.2.2 视觉测量系统组成 11
1.2.3 视觉测量的流程 13
1.2.4 视觉测量技术的特点 14
1.2.5 视觉测量技术的应用 14
1.2.6 视觉测量技术的发展趋势 15
思考与练习 16
第2章 人类视觉 17
2.1 感觉与视觉 18
2.1.1 感觉 18
2.1.2 感觉的生理机制 18
2.1.3 感觉阈值 18
2.1.4 视觉 19
2.2 人眼构成 20
2.3 视觉过程 21
2.3.1 光学过程 21
2.3.2 化学过程 22
2.3.3 神经处理过程 24
2.4 视觉感受野 25
2.5 视觉的空间特性 26
2.5.1 空间频率响应特性 26
2.5.2 视觉在空间上的累积效应 27
2.5.3 眼睛的空间分辨率 28
2.6 视觉的时间特性 28
2.6.1 时间频率响应特性 28
2.6.2 视觉在时间上的累积效应 30
2.6.3 眼睛的时间分辨率 30
2.6.4 视觉适应 30
2.7 视觉的心理物理学特性 31
2.7.1 视觉对比 31
2.7.2 视错觉 31
2.7.3 马赫带效应 33
2.7.4 赫尔曼格子错觉 34
思考与练习 35
第3章 光辐射与光源照明 36
3.1 电磁波与光辐射 36
3.2 辐射度量和光度量 38
3.2.1 辐射度量 38
3.2.2 光度量 40
3.2.3 辐射度量与光度量之间的关系 41
3.3 光源 42
3.3.1 光源的基本性能参数 42
3.3.2 常用可见光光源 44
3.4 光源照明系统 49
3.4.1 照明光源类型 49
3.4.2 照明方式 50
3.4.3 照明颜色 52
第4章 光学成像与图像采集 53
4.1 镜头 53
4.1.1 镜头结构 55
4.1.2 视场 55
4.1.3 光学倍率和数值孔径 56
4.1.4 景深 56
4.1.5 曝光量和光圈数 58
4.1.6 分辨率 58
4.1.7 镜头选择 60
4.2 光电成像器件 61
4.2.1 光电成像器件的发展 61
4.2.2 光电成像器件分类 62
4.3 电荷耦合器件 63
4.3.1 MOS结构 63
4.3.2 CCD工作原理 64
4.3.3 CCD分类 68
4.3.4 CCD特性参数 74
4.3.5 CMOS传感器 79
4.4 图像采集卡 80
4.5 计算机 81
4.5.1 硬件配置 81
4.5.2 数据通信接口 82
思考与练习 83
第5章 图像基础 84
5.1 图像的产生 84
5.2 数字图像 85
5.2.1 数字化 85
5.2.2 数字图像的表示 88
5.2.3 图像文件格式 89
5.3 图像分类 90
5.4 彩色图像 92
5.4.1 彩色基础 92
5.4.2 彩色模型 93
5.4.3 彩色图像的灰度化处理 97
5.5 图像性质 98
5.5.1 图像分辨率 98
5.5.2 直方图与联合直方图 98
5.5.3 熵和联合熵 101
5.5.4 其他统计特征 101
5.5.5 图像品质评价 102
5.6 图像处理运算的形式 104
5.6.1 点处理 105
5.6.2 邻域处理 105
5.6.3 全局处理 106
5.7 图像的傅里叶变换 106
5.7.1 傅里叶级数 106
5.7.2 傅里叶变换 108
5.7.3 幅度谱、相位谱和功率谱 109
5.7.4 二维DFT的性质 110
5.7.5 图像傅里叶变换的MATLAB实现 114
思考与练习 114
第6章 图像质量的改善 116
6.1 对比度增强 117
6.1.1 灰度级变换 117
6.1.2 直方图变换 120
6.1.3 彩色增强 125
6.2 平滑与噪声滤除 129
6.2.1 图像中的噪声 129
6.2.2 均值滤波 130
6.2.3 中值滤波 132
6.2.4 边缘保持滤波器 134
6.3 频域滤波 135
6.3.1 频域滤波基础 135
6.3.2 低通滤波器 137
6.3.3 高通滤波器 139
6.3.4 带阻滤波器 141
6.3.5 同态滤波器 142
6.4 锐化 143
6.5 图像的代数运算 144
6.5.1 图像相加 144
6.5.2 图像相减 146
6.5.3 图像相乘 146
6.5.4 图像相除 147
思考与练习 148
第7章 二值图像分析 150
7.1 图像分割与阈值分割 151
7.1.1 图像分割 151
7.1.2 阈值分割 151
7.2 全局阈值法 153
7.2.1 双峰法 153
7.2.2 p参数法 154
7.2.3 判别分析法 154
7.2.4 最大熵法 155
7.2.5 自动迭代法 155
7.3 自适应阈值法 156
7.3.1 阈值插值法 156
7.3.2 移动平均法 156
7.4 二值图像的几何学性质 156
7.4.1 连通性 156
7.4.2 距离 158
7.5 二值图像的操作 159
7.5.1 连通成分标记 159
7.5.2 膨胀与腐蚀 160
7.5.3 细线化 161
7.5.4 形状特征的测量方法 163
思考与练习 166
第8章 图像的特征提取 167
8.1 点检测 167
8.1.1 Moravec角点检测算子 168
8.1.2 SUSAN角点检测算子 168
8.1.3 Harris角点检测算子 170
8.2 边缘检测 171
8.2.1 边缘的模型、边缘检测的基本步骤 171
8.2.2 基于梯度的边缘检测 173
8.2.3 基于拉普拉斯算子的边缘检测 176
8.2.4 Canny算子 178
8.3 边缘跟踪 181
8.3.1 局部处理方法 181
8.3.2 边缘跟踪方法 181
8.4 Hough变换 182
8.4.1 Hough变换及直线检测 183
8.4.2 Hough变换圆检测 185
8.4.3 广义Hough变换 187
8.5 形状特征 188
8.5.1 形状特征须满足的条件 188
8.5.2 形状特征的应用 188
8.5.3 形状的描述和表示 189
8.6 变换系数特征 191
8.7 纹理特征 192
8.7.1 灰度共生矩阵 193
8.7.2 自相关函数 195
8.7.3 灰度差值统计 195
8.7.4 傅里叶描述子 196
思考与练习 196
第9章 图像配准 198
9.1 图像配准概述 199
9.1.1 图像配准概念 199
9.1.2 常用的图像配准技术 200
9.1.3 图像配准技术的应用 201
9.2 空间几何变换 202
9.2.1 简单变换 202
9.2.2 刚体变换与相似性变换 204
9.2.3 仿射变换 204
9.2.4 投影变换 205
9.2.5 非线性变换 205
9.3 基于灰度的图像配准 206
9.3.1 空域模板匹配及相似性度量 206
9.3.2 相位相关法 208
9.4 基于特征的图像配准 210
9.4.1 基于特征的配准步骤 210
9.4.2 形状匹配及Hausdorff距离 211
9.5 快速配准算法 212
9.5.1 变灰度级相关算法 212
9.5.2 FFT相关算法 212
9.5.3 序惯相似性检测算法 213
9.5.4 变分辨率相关算法 213
9.5.5 基于投影特征的匹配算法 213
9.6 亚像素级配准技术 214
9.6.1 拟合法 214
9.6.2 插值法 215
9.6.3 细分像素法 216
思考与练习 216
第10章 摄像机标定 218
10.1 视觉测量坐标系 218
10.1.1 四个基本坐标系 218
10.1.2 四个坐标系间的变换关系 219
10.2 摄像机成像模型 221
10.2.1 针孔模型 222
10.2.2 透视投影 222
10.2.3 摄像机镜头畸变 223
10.3 摄像机标定方法 225
10.3.1 线性标定方法 226
10.3.2 Tsai两步标定法 228
第11章 双目立体成像 232
11.1 双目成像模式与视差 233
11.1.1 双目横向模式 233
11.1.2 双目横向会聚模式 234
11.1.3 双目纵向模式 236
11.2 双目视觉测量数学模型 237
11.3 立体匹配方法概述与极线约束 238
11.3.1 立体匹配技术 238
11.3.2 极线约束 238
11.4 双目视觉测量系统标定 239
第12章 光学三角法三维测量技术 241
12.1 三维测量技术及应用 241
12.1.1 接触式与非接触式测量 242
12.1.2 光学三维测量技术的应用 244
12.2 光学三角法测量原理 245
12.3 结构光视觉测量法 246
12.3.1 结构光视觉测量系统 246
12.3.2 结构照明光源与照明方式 247
12.3.3 单线结构光测量原理 248
12.3.4 多线结构光测量原理 249
12.4 光栅投射法 250
12.4.1 光栅投射法基本原理 250
12.4.2 相位测量技术 251
参考文献 254