视觉测量技术

丛书序言
前言
第1章  视觉测量技术概述
  1.1 计算机视觉
    1.1.1 计算机视觉的概念
    1.1.2 计算机视觉的实现方法
    1.1.3 计算机视觉技术的研究目标
    1.1.4 计算机视觉技术的发展历程
    1.1.5 Marr视觉理论简介
    1.1.6 计算机视觉技术的主要研究内容
    1.1.7 计算机视觉系统的构成
    1.1.8 计算机视觉技术的应用领域
  1.2 计算机视觉检测技术
    1.2.1 计算机视觉检测技术分类
    1.2.2 计算机视觉测量技术
    1.2.3 计算机视觉测量系统构成
    1.2.4 计算机视觉测量技术的性能指标
    1.2.5 计算机视觉测量系统的关键技术
    1.2.6 计算机视觉测量技术的优点
    1.2.7 影响测量系统精度的因素与提高方法
    1.2.8 计算机视觉测量技术的主要应用领域
    1.2.9 计算机视觉测量技术的发展趋势
    1.2.10 计算机视觉测量的流程
第2章  计算机视觉测量系统
  2.1 光源照明系统
    2.1.1 光源系统
    2.1.2 常用可见光光源
    2.1.3 光源类型
    2.1.4 照明方式
  2.2 固态摄像机
    2.2.1 固态摄像机简介
    2.2.2 摄影光学系统
    2.2.3 光学镜头的一般知识介绍
    2.2.4 分色滤光片
  2.3 图像传感器
    2.3.1 CCD图像传感器
    2.3.2 CMOS图像传感器
    2.3.3 CCD与CMOS图像传感器的差异
  2.4 图像采集卡
  2.5 人工标志及被测物体表面处理
    2.5.1 一般人工标志
    2.5.2 人工标志的设计原则
    2.5.3 人工标志的分类
    2.5.4 回光反射标志
    2.5.5 常用人工标记
    2.5.6 被测物体的表面处理
  2.6 计算机
第3章  图像预处理
  3.1 概述
  3.2 图像滤波
    3.2.1 图像噪声类型
    3.2.2 空间域滤波
    3.2.3 变换域滤波
  3.3 频域滤波
    3.3.1 一维离散傅里叶变换
    3.3.2 二维离散傅里叶变换
    3.3.3 二维离散傅里叶变换的性质
    3.3.4 频域滤波的基本步骤
    3.3.5 频域滤波和空间域滤波的关系
    3.3.6 频域低通滤波
  3.4 图像增强
    3.4.1 空间域增强
    3.4.2 直方图均衡化
    3.4.3 直方图规定化方法
    3.4.4 频域增强
第4章  图像分割
  4.1 图像分割概述
  4.2 间断检测
  4.3 边缘检测
    4.3.1 边缘点检测
    4.3.2 边缘连接
  4.4 阈值分割
    4.4.1 阈值分割的基本原理
    4.4.2 双峰法
    4.4.3 p参数法
    4.4.4 最小类内方差法
    4.4.5 最大类间距离法
    4.4.6 最大类间类内方差比法
    4.4.7 最大熵法
    4.4.8 自动迭代法
    4.4.9 直方图变换法
    4.4.10 连通区域标记
  4.5 区域生长法
    4.5.1 基于像素相似性的简单区域生长法
    4.5.2 基于像素与区域相似性的质心型区域生长法
    4.5.3 混合型区域增长
    4.5.4 基于区域形状的区域增长
  4.6 区域分裂-合并方法
第5章  摄像机标定
  5.1 摄像机模型
    5.1.1 坐标变换
    5.1.2 成像变换
    5.1.3 摄像机的镜头畸变
    5.1.4 摄像机模型
  5.2 摄像机标定
    5.2.1 摄像机标定的透视变换法
    5.2.2 摄像机标定两步法
    5.2.3 摄像机标定两步法的标定过程
    5.2.4 摄像机标定的张正友法
    5.2.5 摄像机标定双平面法
    5.2.6 畸变校正
第6章  单目视觉测量
  6.1 几何相似法测量
  6.2 几何形状约束法测量
  6.3 基于单摄像机的虚拟立体视觉
    6.3.1 虚拟立体视觉简介
    6.3.2 虚拟立体视觉测量原理
    6.3.3 单摄像机虚拟立体视觉模型
    6.3.4 系统相关参数计算
  6.4 结构光视觉测量法
    6.4.1 系统构成
    6.4.2 数学模型
    6.4.3 投影模式
    6.4.4 标定方法
  6.5 光笔式三维坐标测量方法
    6.5.1 系统构成
    6.5.2 测量原理
    6.5.3 数学模型
    6.5.4 关键技术
    6.5.5 典型测量系统
  6.6 几何光学法
    6.6.1 散焦测距的基本原理
    6.6.2 散焦测距的Pentland算法
    6.6.3 Subbarao的深度恢复算法
第7章  双目视觉测量
  7.1 双目视觉测量系统
  7.2 双目视觉三维测量原理
  7.3 双目视觉测量数学模型
  7.4 双目视觉测量系统精度分析
    7.4.1 测量系统结构参数对测量精度的影响
    7.4.2 摄像机焦距对测量精度的影响
  7.5 双目视觉系统结构设计
    7.5.1 基于两台摄像机的双目视觉系统结构
    7.5.2 基于单台摄像机的双目视觉系统结构
    7.5.3 同一物镜法
  7.6 运动物体的同步摄影方法
  7.7 双目视觉测量系统标定
  7.8 双目视觉测量系统立体匹配方法概述
    7.8.1 立体匹配技术
    7.8.2 稠密匹配方法剖析
    7.8.3 特征匹配方法剖析
  7.9 双目视觉测量系统常用约束条件
    7.9.1 约束规则
    7.9.2 外极限约束
    7.9.3 其他约束条件
  7.10 双目视觉测量特征匹配算法介绍
    7.10.1 基于兴趣点的匹配算法
    7.10.2 基于固定滑窗区域的匹配算法
    7.10.3 基于形状模板的匹配算法
    7.10.4 基于边缘特征的匹配算法
参考文献