《计算机视觉检测逆问题导论》(Introduction to Inverse Problems in Computer Vision Inspection)一书介绍了利用计算机视觉这一崭新的技术手段进行无接触、高速的目标检测和测量方法，以及为达到其目标所采用的数学逆问题处理手段。本书从数学逆问题的角度归纳了计算机视觉处理图像的常用技术，解析了相关的数学方法，较为系统介绍了利用计算机视觉进行检测一些新的理论和方法。本书精炼或浓缩了庞大的数学理论知识，强调用示例说明理论要点，希望能够适合从事计算机视觉、自动化、人机交互技术、图像处理广大的研究生和相关工程专业人员。我们期望本书的读者对本科水平的线性代数、积分、偏微分方程、概率和统计等应有一定的了解。

罗四维：博士生导师。毕业于中国科学技术大学，现任北京交通大学教授。主要从事人工神经网络、计算机视觉感知研究，曾出版《人工神经网络建造》《大规模人工神经网络理论基础》《视觉感知系统信息处理理论》《视觉信息认知计算理论》等18本著作，发表学术论文200余篇。
罗晓月：毕业于密歇根州立大学(Michigan State University)，获数学系理学博士，现任林菲尔。德学院(Linfield Coilege)数学系教授。主要从事逆问题理论及其应用研究，曾获密歇根州立大学研究生研究奖、密歇根州立大学数学系 很好教学奖、林菲尔德学院学生教授联合研究奖。

第1章绪论
1.1计算机视觉
1.1.1计算机视觉原理
1.1.2计算机视觉研究范畴
1.2计算机视觉检测
1.2.1概述
1.2.2计算机视觉检测应用实例
1.3计算机视觉检测的任务
1.3.1视觉检测
1.3.2可视化检测
1.3.3摄像机标定
参考文献
第2章相关知识
2.1基础概念
2.1.1算子方程
2.1.2最小二乘估计
2.1.3范数
2.1.4期望值
2.1.5最大熵方法
2.1.6线性和非线性
2.1.7移不变
2.1.8卷积
2.1.9内积
2.1.10欧拉方程
2.1.11柯西序列
2.1.12三次样条曲线原理
2.2变分法理论基础
2.2.1数函微分与泛函变分
2.2.2变分法
2.3抽象空间
2.3.1对偶空间
2.3.2Banach空间与Sobolev空间
2.3.3变指数函数空间
2.3.4度量空间
2.3.5Hilbert空间
2.4凸优化理论
2.4.1最优化
2.4.2凸函数
2.4.3范数逼近问题
2.4.4最速下降法
2.5微分流形及其几何特征
第3章逆问题
3.1逆问题的概念
3.2逆问题的求解方法
3.3逆问题的数值化
3.3.1基于数值近似积分方法
3.3.2基于代表函数的线性组合方法
3.3.3基于正交基函数的线性组合方法
3.3.4Backus和Gilbert的离散化方法
参考文献
第4章正则化策略
4.1引言
4.2理解正则化
4.2.1最小二乘法
4.2.2图像复原问题
4.2.3正则化直观解释
4.3解逆问题的思路
4.4Fikhonov正则化
4.4.1构造正则化算子
4.4.2正则性条件
4.4.3Fikhonov展平泛函
4.5后验正则参数选择策略
参考文献
第5章其他正则化方法
5.1迭代方法
5.1.1概述
5.1.2Iandwebei迭代方法
5.1.3共轭梯度方法
5.1.4共轭梯度最小平方方法
5.2边界约束正则化方法
5.3最大熵正则化方法
5.4全变分正则化方法
5.5流形正则化方法
5.5.1一致能量泛函正则化方法的不足
5.5.2流形正则化方法的基本思想
5.5.3流形空间上的几何特征
5.5.4流形正则化图像复原模型
5.6非线性逆问题正则化
5.6.1Guass—Newton和Ievenberg—Marquardt算法
5.6.2非线性最小二乘问题的正则化
5.6.3Occam求逆法
5.7贝叶斯方法
5.7.1贝叶斯方法的解
5.7.2多元正态分布情况
5.8最大熵方法
参考文献
第6章图像重建技术中的逆问题
6.1重建技术
6.1.1计算机断层扫描图像重建技术理论基础
6.1.2计算机断层扫描的投影变换
6.2一种简单的重建算法
6.3滤波反投影重建算法
6.3.1傅里叶中心切片定理
6.3.2滤波反投影重建算法
6.4迭代重建算法
6.4.1概述
6.4.2代数重建技术及其分析-
6.4.3小结
参考文献
第7章机器人视觉测量
7.1机器人视觉概述
7.1.1机器人视觉
7.1.2机器人视觉的作用
7.1.3机器人视觉测量
7.1.4摄像机标定模型
7.2视觉测量
参考文献
第8章全景图拼接
8.1全景图拼接技术基础
8.1.1全景图
8.1.2全景图拼接基础知识
8.2图像拼接技术
8.2.1图像配准
8.2.2单一视点全景图拼接方法
8.2.3多视点全景图拼接方法
8.3“条带”拼接的基本原理
参考文献
第9章前向运动视频三维全景图
9.1视频全景图拼接方法简介
9.1.1基于图像配准的视频全景图拼接方法
9.1.2基于流形投影的视频全景图拼接方法
9.1.3基于图谱结构最优化的视频全景图拼接方法
9.2基于场景几何结构的前向运动视频全景图拼接方法
9.2.1虚拟矩形通道全景采样模型
9.2.2基于消失点和摄像机运动信息的图像配准
9.2.3基于虚拟矩形通道全景图的虚拟场景绘制
9.2.4实例
参考文献
第10章双缝取样立体全景图
10.1立体全景图成像模型简介
10.2双缝取样立体全景图成像模型
10.3实验结果
参考文献