視覺測量技術(shù)

內(nèi)容概要

　　視覺測量技術(shù)的研究內(nèi)容主要包括視覺測量系統(tǒng)的組成、理論模型和圖像算法等。遲健男主編的《視覺測量技術(shù)》分別介紹視覺測量技術(shù)的歷史與發(fā)展、系統(tǒng)的硬件組成、圖像與處理、圖像分割、攝像機(jī)標(biāo)定、單目視覺測量與雙目視覺測量的相關(guān)技術(shù)與方法?！　　兑曈X測量技術(shù)》適合從事計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、模式識(shí)別、智能科學(xué)、人機(jī)交互技術(shù)的科技人員閱讀，也可以作為高等院校相關(guān)專業(yè)的學(xué)生、研究生的教學(xué)參考書。

書籍目錄

叢書序言前言第1章  視覺測量技術(shù)概述1.1 計(jì)算機(jī)視覺1.1.1 計(jì)算機(jī)視覺的概念1.1.2 計(jì)算機(jī)視覺的實(shí)現(xiàn)方法1.1.3 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的研究目標(biāo)1.1.4 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展歷程1.1.5 Marr視覺理論簡介1.1.6 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的主要研究內(nèi)容1.1.7 計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的構(gòu)成1.1.8 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域1.2 計(jì)算機(jī)視覺檢測技術(shù)1.2.1 計(jì)算機(jī)視覺檢測技術(shù)分類1.2.2 計(jì)算機(jī)視覺測量技術(shù)1.2.3 計(jì)算機(jī)視覺測量系統(tǒng)構(gòu)成1.2.4 計(jì)算機(jī)視覺測量技術(shù)的性能指標(biāo)1.2.5 計(jì)算機(jī)視覺測量系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)1.2.6 計(jì)算機(jī)視覺測量技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)1.2.7 影響測量系統(tǒng)精度的因素與提高方法1.2.8 計(jì)算機(jī)視覺測量技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域1.2.9 計(jì)算機(jī)視覺測量技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)1.2.10 計(jì)算機(jī)視覺測量的流程第2章  計(jì)算機(jī)視覺測量系統(tǒng)2.1 光源照明系統(tǒng)2.1.1 光源系統(tǒng)2.1.2 常用可見光光源2.1.3 光源類型2.1.4 照明方式2.2 固態(tài)攝像機(jī)2.2.1 固態(tài)攝像機(jī)簡介2.2.2 攝影光學(xué)系統(tǒng)2.2.3 光學(xué)鏡頭的一般知識(shí)介紹2.2.4 分色濾光片2.3 圖像傳感器2.3.1 CCD圖像傳感器2.3.2 CMOS圖像傳感器2.3.3 CCD與CMOS圖像傳感器的差異2.4 圖像采集卡2.5 人工標(biāo)志及被測物體表面處理2.5.1 一般人工標(biāo)志2.5.2 人工標(biāo)志的設(shè)計(jì)原則2.5.3 人工標(biāo)志的分類2.5.4 回光反射標(biāo)志2.5.5 常用人工標(biāo)記2.5.6 被測物體的表面處理2.6 計(jì)算機(jī)第3章  圖像預(yù)處理3.1 概述3.2 圖像濾波3.2.1 圖像噪聲類型3.2.2 空間域?yàn)V波3.2.3 變換域?yàn)V波3.3 頻域?yàn)V波3.3.1 一維離散傅里葉變換3.3.2 二維離散傅里葉變換3.3.3 二維離散傅里葉變換的性質(zhì)3.3.4 頻域?yàn)V波的基本步驟3.3.5 頻域?yàn)V波和空間域?yàn)V波的關(guān)系3.3.6 頻域低通濾波3.4 圖像增強(qiáng)3.4.1 空間域增強(qiáng)3.4.2 直方圖均衡化3.4.3 直方圖規(guī)定化方法3.4.4 頻域增強(qiáng)第4章  圖像分割4.1 圖像分割概述4.2 間斷檢測4.3 邊緣檢測4.3.1 邊緣點(diǎn)檢測4.3.2 邊緣連接4.4 閾值分割4.4.1 閾值分割的基本原理4.4.2 雙峰法4.4.3 p參數(shù)法4.4.4 最小類內(nèi)方差法4.4.5 最大類間距離法4.4.6 最大類間類內(nèi)方差比法4.4.7 最大熵法4.4.8 自動(dòng)迭代法4.4.9 直方圖變換法4.4.10 連通區(qū)域標(biāo)記4.5 區(qū)域生長法4.5.1 基于像素相似性的簡單區(qū)域生長法4.5.2 基于像素與區(qū)域相似性的質(zhì)心型區(qū)域生長法4.5.3 混合型區(qū)域增長4.5.4 基于區(qū)域形狀的區(qū)域增長4.6 區(qū)域分裂-合并方法第5章  攝像機(jī)標(biāo)定5.1 攝像機(jī)模型5.1.1 坐標(biāo)變換5.1.2 成像變換5.1.3 攝像機(jī)的鏡頭畸變5.1.4 攝像機(jī)模型5.2 攝像機(jī)標(biāo)定5.2.1 攝像機(jī)標(biāo)定的透視變換法5.2.2 攝像機(jī)標(biāo)定兩步法5.2.3 攝像機(jī)標(biāo)定兩步法的標(biāo)定過程5.2.4 攝像機(jī)標(biāo)定的張正友法5.2.5 攝像機(jī)標(biāo)定雙平面法5.2.6 畸變校正第6章  單目視覺測量6.1 幾何相似法測量6.2 幾何形狀約束法測量6.3 基于單攝像機(jī)的虛擬立體視覺6.3.1 虛擬立體視覺簡介6.3.2 虛擬立體視覺測量原理6.3.3 單攝像機(jī)虛擬立體視覺模型6.3.4 系統(tǒng)相關(guān)參數(shù)計(jì)算6.4 結(jié)構(gòu)光視覺測量法6.4.1 系統(tǒng)構(gòu)成6.4.2 數(shù)學(xué)模型6.4.3 投影模式6.4.4 標(biāo)定方法6.5 光筆式三維坐標(biāo)測量方法6.5.1 系統(tǒng)構(gòu)成6.5.2 測量原理6.5.3 數(shù)學(xué)模型6.5.4 關(guān)鍵技術(shù)6.5.5 典型測量系統(tǒng)6.6 幾何光學(xué)法6.6.1 散焦測距的基本原理6.6.2 散焦測距的Pentland算法6.6.3 Subbarao的深度恢復(fù)算法第7章  雙目視覺測量7.1 雙目視覺測量系統(tǒng)7.2 雙目視覺三維測量原理7.3 雙目視覺測量數(shù)學(xué)模型7.4 雙目視覺測量系統(tǒng)精度分析7.4.1 測量系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)測量精度的影響7.4.2 攝像機(jī)焦距對(duì)測量精度的影響7.5 雙目視覺系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)7.5.1 基于兩臺(tái)攝像機(jī)的雙目視覺系統(tǒng)結(jié)構(gòu)7.5.2 基于單臺(tái)攝像機(jī)的雙目視覺系統(tǒng)結(jié)構(gòu)7.5.3 同一物鏡法7.6 運(yùn)動(dòng)物體的同步攝影方法7.7 雙目視覺測量系統(tǒng)標(biāo)定7.8 雙目視覺測量系統(tǒng)立體匹配方法概述7.8.1 立體匹配技術(shù)7.8.2 稠密匹配方法剖析7.8.3 特征匹配方法剖析7.9 雙目視覺測量系統(tǒng)常用約束條件7.9.1 約束規(guī)則7.9.2 外極限約束7.9.3 其他約束條件7.10 雙目視覺測量特征匹配算法介紹7.10.1 基于興趣點(diǎn)的匹配算法7.10.2 基于固定滑窗區(qū)域的匹配算法7.10.3 基于形狀模板的匹配算法7.10.4 基于邊緣特征的匹配算法參考文獻(xiàn)

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