机器视觉【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

机器视觉PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 简介1

1.1 机器视觉1

1.2 机器视觉的任务3

1.3 机器视觉和其他领域的关系5

1.4 后续章节的概要6

1.5 本章参考文献14

1.6 习题18

第2章 成像与图像检测19

2.1 成像的两个方面20

2.2 亮度23

2.3 透镜25

2.4 我们的视觉世界29

2.5 图像检测31

2.6 本章参考文献41

2.7 习题42

第3章 二值图：几何性质49

3.1 二值图50

3.2 简单几何性质51

3.3 投影57

3.4 离散二值图61

3.5 行程编码62

3.6 本章参考文献65

3.7 习题65

第4章 二值图：拓扑性质69

4.1 多个物体69

4.2 部计数和迭代修正77

4.3 本章参考文献91

4.4 习题92

第5章 区域与图像分割99

5.1 设定阈值的方法99

5.2 统计直方图101

5.3 空间相关性105

5.4 图像分割107

5.5 使用颜色信息108

5.6 合并与分裂109

5.7 本章参考文献111

5.8 习题111

第6章 图像处理：连续图像115

6.1 线性移不变系统116

6.2 卷积与点扩散函数118

6.3 调制传递函数122

6.4 Fourier变换和滤波125

6.5 Fourier变换和卷积127

6.6 广义函数与单位冲击函数128

6.7 收敛因子与单位冲击函数131

6.8 偏微分与卷积133

6.9 旋转对称与各向同性算子135

6.10 模糊，失焦和运动拖尾139

6.11 图像复原与增强142

6.12 相关以及功率谱144

6.13 最优滤波器与噪声抑制146

6.14 图像模型151

6.15 本章参考文献154

6.16 习题155

第7章 图像处理：离散图像159

7.1 有限的图像尺寸160

7.2 离散图像采样162

7.3 采样定理165

7.4 离散Fourier变换168

7.5 循环卷积171

7.6 一些有用的结果174

7.7 本章参考文献175

7.8 习题175

第8章 边缘和边缘查找181

8.1 图像中的边缘182

8.2 微分算子182

8.3 离散近似184

8.4 局部算子和噪声189

8.5 边缘的检测和定位192

8.6 结论和例子193

8.7 本章参考文献194

8.8 习题198

第9章 光照与颜色209

9.1 物体表面的反射率以及Land实验210

9.2 Mondrian图211

9.3 复原光照212

9.4 求解逆问题214

9.5 光照的归一化216

9.6 选择阈值217

9.7 离散情况下计算光照218

9.8 一个物理模型221

9.9 本章参考文献224

9.10 习题226

第10章 反射图：光度立体视觉229

10.1 图像亮度230

10.2 辐射230

10.3 图像的形成232

10.4 双向反射分布函数236

10.5 连续光源238

10.6 物体表面的反射性质239

10.7 物体表面的亮度241

10.8 物体表面的朝向242

10.9 反射图246

10.10 图像中的明暗249

10.11 明暗图252

10.12 光度立体视觉254

10.13 估计反射率257

10.14 曲面朝向的查询表258

10.15 本章参考文献260

10.16 习题261

第11章 从明暗恢复形状273

11.1 从明暗中恢复形状274

11.2 特征曲线与初始曲线283

11.3 奇异点285

11.4 奇异点附近的幂级数285

11.5 闭合边界288

11.6 球极投影289

11.7 松弛方法290

11.8 从针状图中恢复景深296

11.9 本章参考文献299

11.10 习题301

第12章 运动场和光流311

12.1 运动场312

12.2 光流313

12.3 光流的光滑性317

12.4 填充光流信息318

12.5 边界条件318

12.6 离散情况319

12.7 光流的不连续323

12.8 本章参考文献327

12.9 习题328

第13章 摄影测量和立体视觉335

13.1 两张图像之间的视差336

13.2 摄影测量338

13.3 绝对朝向340

13.4 相对朝向344

13.5 使用已知的相对朝向348

13.6 计算景深349

13.7 外部朝向350

13.8 内部朝向352

13.9 寻找共轭点对354

13.10 本章参考文献364

13.11 习题366

第14章 模式分类377

14.1 由一个例子引入378

14.2 特征向量378

14.3 基本方法379

14.4 最近邻分类380

14.5 最近中心分类381

14.6 实例：白血球分类382

14.7 使用概率密度模型设计分类方法383

14.8 不同形状的聚类385

14.9 聚类的自动形成387

14.10 一个童话387

14.11 本章参考文献388

14.12 习题389

第15章 多面体物体393

15.1 多面体场景的素描图394

15.2 恢复三维结构395

15.3 梯度空间397

15.4 明暗和梯度空间398

15.5 图像分割与多个物体的情况399

15.6 标记素描图400

15.7 演示：复制一个积木结构404

15.8 本章参考文献405

15.9 习题408

第16章 扩展Gauss图413

16.1 凸多面体414

16.2 Gauss图416

16.3 Gauss曲率417

16.4 扩展Gauss图419

16.5 扩展Gauss图的例子421

16.6 离散情况422

16.7 圆环面的扩展Gauss图424

16.8 对单位球面的剖分428

16.9 旋转体的扩展Gauss图432

16.10 一般情况下的Gauss曲率434

16.11 扩展Gauss图的应用438

16.12 本章参考文献438

16.13 习题440

第17章 无源导航451

17.1 恢复观测者的运动452

17.2 预备知识和技术452

17.3 平动的情况455

17.4 使用其他的范数形式460

17.5 转动的情况466

17.6 一般刚体运动的情况468

17.7 参考文献469

17.8 习题471

第18章 从容器中抓取零件477

18.1 方法总览478

18.2 动机479

18.3 装着零件的容器479

18.4 图像分割481

18.5 典型物体模型484

18.6 物体表面的透视收缩485

18.7 对齐主轴487

18.8 非凸的物体488

18.9 物体在空间中的姿态489

18.10 旋转的表示方法492

18.11 朝向统计直方图的匹配494

18.12 针状图的二次投影496

18.13 对偏离理想情况的矫正497

18.14 选择要抓取的物体499

18.15 移动机器臂500

18.16 “眼—手”坐标系之间的变换500

18.17 任意形状的物体501

18.18 结论503

18.19 结束语505

18.20 本章参考文献505

18.21 习题506

附录：一些有用的数学工具509

A.1 求解三角形509

A.2 向量操作511

A.3 向量和矩阵的导数515

A.4 线性方程组的最小二乘解518

A.5 Lagrange乘子520

A.6 变分法527

A.7 本附录参考文献531

参考文献533

索引557