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圖像處理分析與機器視覺(基於LabVIEW)

  • 作者:編者:楊高科
  • 出版社:清華大學
  • ISBN:9787302496410
  • 出版日期:2018/06/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:616
人民幣:RMB 169 元      售價:NT$ 760.5
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內容大鋼
    楊高科編著的《圖像處理分析與機器視覺(基於LabVIEW)》主要介紹基於LabVIEW的圖像處理、分析與機器視覺系統的開發技術。全書盡量避免枯燥的理論講解,而是從實際工程應用的角度將內容分為機器視覺系統構建、圖像操作與增強和特徵分析與機器決策三大部分。其中第1部分共6章,主要討論成像系統模型原理、鏡頭相機部件的選型、系統的搭建和校準以及圖像採集、顯示和存儲等技術;第2部分共4章,包括圖像操作和變換、圖像灰度分析以及圖像增強等技術;第3部分共9章,介紹機器視覺軟體開發的關鍵技術,不僅包括圖像分割、形態學處理、特徵提取、特徵分析、特徵在機器視覺系統開發中的應用以及目標測量、圖像模式匹配、目標分類識別等技術,還包括色彩空間和色彩匹配、色彩定位、彩色模式匹配以及色彩分類識別等彩色圖像處理技術。
    本書配有大量具有代表性的圖像實例以及圖像處理、分析和機器視覺應用的程序源代碼。這些圖像和源代碼不僅可加強讀者對內容的理解,還能作為實際工程項目的參考。
    本書可作為圖像處理、分析和機器視覺項目開發人員的技術參考書,也可作為高等學校電腦、虛擬儀器、自動化、模式識別與圖像處理等專業的教材,還可作為機器視覺開發團隊或公司的培訓或輔導教材。

作者介紹
編者:楊高科
    楊高科,現就職于加拿大THALES公司,曾先後在SIEMENS、ALCATEL-LUCENT上海貝爾從事系統設計工作,並主持和管理過多個大型自動控制項目的部署實施。是國內較早使用LabVIEW進行虛擬儀器和機器視覺系統開發的工程人員之一,著有《LabVIEW虛擬儀器項目開發與管理》一書。

目錄
第1部分  機器視覺系統構建
  第1章  緒論
    1.1 機器視覺的定義與發展
    1.2 機器視覺系統的構成與開發過程
    1.3 NI視覺平台簡介及軟體安裝
  第2章  成像系統
    2.1 成像系統模型
    2.2 鏡頭
    2.3 相機
      2.3.1 CCD和CMOS
      2.3.2 模擬相機和模擬視頻信號
      2.3.3 數字相機和數字視頻信號
      2.3.4 相機篩選
    2.4 本章小結
  第3章  圖像採集、存儲與顯示
    3.1 圖像採集設備
    3.2 NI-MAX與相機驅動
    3.3 IMAQ、IMAQdx與圖像採集
    3.4 本章小結
  第4章  圖像管理與顯示
    4.1 內存中的圖像
    4.2 內存圖像管理
    4.3 圖像顯示
      4.3.1 圖像顯示控制項
      4.3.2 圖像瀏覽器
      4.3.3 外部窗口顯示
    4.4 ROI與圖像遮罩
    4.5 無損圖層
    4.6 本章小結
  第5章  圖像存儲
    5.1 圖像文件讀寫
    5.2 BMP文件
    5.3 TIFF文件
    5.4 JPEG文件
    5.5 PNG文件
    5.6 AVI文件
    5.7 本章小結
  第6章  系統校準與圖像矯正
    6.1 畸變模型
    6.2 圖像校準
    6.3 坐標校準
    6.4 誤差與校準質量
    6.5 圖像幾何矯正
    6.6 本章小結
第2部分  圖像操作與增強
  第7章  圖像操作與運算
    7.1 像素操作
    7.2 圖像操作與幾何變換
    7.3 圖像運算
    7.4 彩色圖像操作與運算

    7.5 本章小結
  第8章  灰度分析與變換
    8.1 直方圖
    8.2 灰度分析
    8.3 結構相似性
    8.4 灰度變換
    8.5 本章小結
  第9章  空間域圖像增強
    9.1 線性卷積
    9.2 鄰域增強
      9.2.1 線性濾波
      9.2.2 非線性濾波
    9.3 本章小結
  第10章  頻域圖像增強
    10.1 圖像的傅里葉變換
    10.2 圖像的頻域濾波
    10.3 NI-Vision頻域圖像濾波方法
    10.4 本章小結
第3部分  特徵分析與機器決策
  第11章  閾值分割與邊緣分割
    11.1 閾值分割
      11.1.1 全局分割
      11.1.2 局部分割
    11.2 邊緣分割
      11.2.1 點檢測
      11.2.2 線檢測
      11.2.3 輪廓提取
    11.3 本章小結
  第12章  形態學與區域分割
    12.1 像素的形態學處理
    12.2 顆粒的形態學處理
    12.3 區域分割
    12.4 區域生長與形態學重構
    12.5 本章小結
  第13章  顆粒特徵與分析
    13.1 點與線
    13.2 邊界與面積
    13.3 角度和矩
    13.4 測量坐標系
    13.5 本章小結
  第14章  圖像特徵及應用
    14.1 灰度測量
    14.2 邊緣檢測
    14.3 輪廓分析與比較
    14.4 紋理分析
      14.4.1 小波變換
      14.4.2 紋理的統計分析
    14.5 角點檢測
    14.6 本章小結
  第15章  圖像模式匹配

    15.1 灰度匹配
    15.2 幾何匹配
    15.3 黃金模板比較
    15.4 本章小結
  第16章  目標測量
    16.1 目標搜索
    16.2 特徵定位
    16.3 幾何測量
      16.3.1 卡鉗
      16.3.2 卡尺
      16.3.3 解析幾何法
    16.4 結果判定
    16.5 本章小結
  第17章  分類識別
    17.1 訓練過程與分類器
      17.1.1 樣本集合
      17.1.2 分類器配置
      17.1.3 分類器操作和訓練
      17.1.4 分類器輸出和評價
    17.2 分類檢測與識別
    17.3 OCR
      17.3.1 字符集訓練
      17.3.2 文字識別與驗證
    17.4 本章小結
  第18章  彩色視覺
    18.1 色彩空間
    18.2 色譜與色彩匹配
    18.3 色彩定位
    18.4 彩色模式匹配
    18.5 色彩分類
    18.6 彩色圖像分割
    18.7 本章小結
  第19章  儀錶與條碼
    19.1 儀錶讀取
    19.2 條碼讀取
      19.2.1 一維碼
      19.2.2 二維碼
    19.3 本章小結
  第20章  雙目立體視覺
    20.1 雙目視覺系統原理
    20.2 系統校準
    20.3 圖像調整
    20.4 對應點匹配和3D重建
    20.5 本章小結
  參考文獻

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