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144千字 字数
2024-09-01 发行日期
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主编推荐语

本书介绍了机器视觉的基本理论，内容涵盖视觉系统的构成、标定和视觉测量、检测。

内容简介

本书将理论与实践密切结合，不仅以简明方式提供了理论综述和数学背景，还基于作者多年项目经验，提供了面向问题的算法设计过程，同时穿插了数值优化的编程技术。本书通过具体案例的应用实践，加深读者对相关方法的理解，提高灵活运用和解决实际问题的能力。

本书适合计算机科学与技术、人工智能、自动化等相关领域专业技术人员作为参考书。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 前言
  • 第1章 优化方法
  • 1.1 多元微积分
  • 1.1.1 反对称矩阵
  • 1.1.2 梯度向量
  • 1.1.3 方向导数
  • 1.1.4 向量微积分
  • 1.2 线性优化
  • 1.2.1 基本解
  • 1.2.2 单纯形
  • 1.3 非线性优化
  • 1.3.1 梯度下降法
  • 1.3.2 最速下降法
  • 1.3.3 牛顿法
  • 1.3.4 高斯牛顿法
  • 1.3.5 列文伯格-马夸尔特法
  • 1.4 优化估计应用
  • 1.4.1 L-M算法
  • 1.4.2 加权L-M算法
  • 1.4.3 迭代加权M估计
  • 1.4.4 粗差剔除RANSAC
  • 1.5 约束优化和多目标优化
  • 1.5.1 等式约束
  • 1.5.2 不等式约束
  • 1.5.3 多目标优化
  • 第2章 空间几何
  • 2.1 矩阵的两个功能
  • 2.1.1 基变换
  • 2.1.2 线性映射
  • 2.1.3 矩阵等价与相似
  • 2.1.4 特征值分解与奇异值分解
  • 2.1.5 Ax=0与Ax=b的最小二乘解
  • 2.2 坐标系变换与刚体运动
  • 2.2.1 坐标系变换
  • 2.2.2 刚体运动
  • 2.2.3 关节机械手应用
  • 2.3 射影几何
  • 2.3.1 二维射影空间
  • 2.3.2 二维变换群
  • 2.3.3 三维射影空间
  • 2.3.4 三维变换群
  • 2.3.5 单应矩阵总结
  • 第3章 相机模型与标定
  • 3.1 射影相机模型
  • 3.1.1 坐标系
  • 3.1.2 线性模型
  • 3.1.3 非线性模型
  • 3.2 立体视觉模型
  • 3.2.1 立体视觉系统
  • 3.2.2 标准双目系统
  • 3.2.3 基础矩阵求解
  • 3.2.4 坐标归一化
  • 3.3 相机直接标定
  • 3.3.1 DLT法
  • 3.3.2 参数求解
  • 3.3.3 参数分解
  • 3.3.4 改进方法
  • 3.4 平面标定法
  • 3.4.1 线性模型
  • 3.4.2 线性模型参数
  • 3.4.3 畸变模型
  • 3.4.4 畸变模型参数
  • 3.4.5 参数优化
  • 3.4.6 图像校准应用
  • 3.5 远心镜头标定
  • 3.5.1 无主点标定法
  • 3.5.2 单幅标定法
  • 3.5.3 简化方法
  • 3.5.4 直接标定法
  • 第4章 工业测量应用
  • 4.1 结构光深度测量
  • 4.1.1 相机标定
  • 4.1.2 结构光标定
  • 4.2 切割机上料
  • 4.2.1 问题原型
  • 4.2.2 局部坐标系
  • 4.2.3 全局坐标系
  • 4.2.4 奇异值分解
  • 4.3 激光打标机校准
  • 4.3.1 畸变原因
  • 4.3.2 图像系统校准
  • 4.3.3 激光系统校准
  • 4.3.4 双工位校准
  • 4.4 印刷机对位纠偏
  • 4.4.1 算法设计
  • 4.4.2 精密运动模组
  • 4.4.3 正运动方程
  • 4.4.4 外部参数标定
  • 第5章 图像处理与分析
  • 5.1 图像增强
  • 5.1.1 线性拉伸
  • 5.1.2 方差规范化拉伸
  • 5.1.3 分段线性拉伸
  • 5.1.4 灰度窗及切片
  • 5.1.5 直方图均衡化
  • 5.2 平滑滤波
  • 5.2.1 均值滤波
  • 5.2.2 高斯滤波
  • 5.2.3 邻域加权
  • 5.2.4 双边滤波
  • 5.2.5 中值滤波
  • 5.2.6 条件滤波
  • 5.3 区域分割
  • 5.3.1 区域分割方法
  • 5.3.2 阈值分割方法
  • 5.3.3 二维阈值分割
  • 5.3.4 轮廓的特征描述
  • 5.4 边缘检测
  • 5.4.1 一阶算子
  • 5.4.2 二阶算子
  • 5.5 角点定位
  • 5.5.1 单尺度检测
  • 5.5.2 多尺度空间
  • 5.5.3 尺度选择算子
  • 5.5.4 角点特征描述
  • 5.6 基线检测应用
  • 5.6.1 图像预处理
  • 5.6.2 确定基线区域
  • 5.6.3 确定基线边界
  • 5.6.4 确定基线坐标
  • 5.6.5 优化改进措施
  • 第6章 颜色检测应用
  • 6.1 颜色描述
  • 6.1.1 光谱分布
  • 6.1.2 视效函数
  • 6.1.3 光度度量
  • 6.1.4 颜色度量
  • 6.1.5 颜色匹配函数
  • 6.2 颜色模型
  • 6.2.1 基础颜色模型
  • 6.2.2 均匀颜色模型
  • 6.2.3 感知颜色模型
  • 6.3 主元分析
  • 6.3.1 机器学习
  • 6.3.2 SVD特征提取
  • 6.3.3 PCA基本原理
  • 6.3.4 EVD数据降维
  • 6.3.5 PCA降维过程
  • 6.4 漏镀检测应用
  • 6.4.1 颜色空间
  • 6.4.2 特征工程
  • 6.4.3 分类器
  • 第7章 视觉系统硬件构成
  • 7.1 相机
  • 7.1.1 传感器类型
  • 7.1.2 传感器尺寸
  • 7.1.3 曝光时间
  • 7.1.4 分辨率
  • 7.1.5 芯片测试机案例
  • 7.1.6 线扫描系统
  • 7.2 镜头
  • 7.2.1 内部参数
  • 7.2.2 外部参数
  • 7.2.3 贴片机案例
  • 7.3 光源
  • 7.3.1 光源要素
  • 7.3.2 光源结构形式
  • 7.3.3 光源驱动器设计
  • 7.3.4 光源的均匀性评价
  • 附录A 关于字体和符号的约定
  • A.1 字体及表示约定
  • A.2 常用符号约定
  • 附录B 李群和李代数的代数与几何意义
  • B.1 李群
  • B.2 李代数
  • B.3 对应关系
  • B.4 向量的分解
  • B.5 三维空间旋转
  • 参考文献
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出版方

清华大学出版社

清华大学出版社成立于1980年6月，是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。植根于“清华”这座久负盛名的高等学府，秉承清华人“自强不息，厚德载物”的人文精神，清华大学出版社在短短二十多年的时间里，迅速成长起来。清华大学出版社始终坚持弘扬科技文化产业、服务科教兴国战略的出版方向，把出版高等学校教学用书和科技图书作为主要任务，并为促进学术交流、繁荣出版事业设立了多项出版基金，逐渐形成了以出版高水平的教材和学术专著为主的鲜明特色，在教育出版领域树立了强势品牌。