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图书介绍


【正版包邮】图像处理 分析与机器视觉(基于LabVIEW)杨高科 机器视觉系统构建开发设计技术书籍

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杨高科 著



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发表于2024-12-15


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店铺: 蓝墨水图书专营店
出版社: 清华大学
ISBN:9787302496410
商品编码:28104626663

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具体描述




《图像处理、分析与机器视觉(基于LabVIEW)》主要介绍基于LabVIEW的图像处理、分析与机器视觉系统的开发技术。全书尽量避免只进行枯燥的理论讲解,而是从实际工程应用的角度将内容分为“机器视觉系统构建”、“图像操作与增强”和“特征识别与机器决策”三大部分。其中一部分主要讨论成像系统模型原理、镜头相机部件的选型、系统的搭建和校准以及图像采集、显示和存储等技术;二部分包括图像操作和变换、图像灰度分析以及图像增强等技术;三部分介绍机器视觉软件开发的关键技术,不仅包括图像分割、形态学处理、特征提取、特征分析、特征在机器视觉系统开发中的应用,以及目标测量、图像模式匹配、目标分类识别等技术,还包括色彩空间和色彩匹配、色彩定位、彩色模式匹配以及色彩分类识别等彩色图像处理技术。

《图像处理、分析与机器视觉(基于LabVIEW)》配有各种具有代表性的图像实例,以及图像处理、分析和机器视觉应用的程序源代码。这些图像和源代码不仅可加强读者对内容的理解,还能作为实际工程项目的参考。

《图像处理、分析与机器视觉(基于LabVIEW)》可作为图像处理、分析和机器视觉项目开发人员的技术参考书,或高等学校计算机、虚拟仪器、自动化、模式识别与图像处理等专业的教材,也可作为对机器视觉开发团队或公司的培训或辅导教材。




1部分机器视觉系统构建

1章绪论

1.1机器视觉的定义与发展

1.2机器视觉系统的构成与开发过程

1.3NI视觉平台简介及软件安装

2章成像系统

2.1成像系统模型

2.2镜头

2.3相机

2.3.1CCD和CMOS

2.3.2模拟相机和模拟视频信号

2.3.3数字相机和数字视频信号

2.3.4相机筛选

2.4本章小结

3章图像采集、存储与显示

3.1图像采集设备

3.2NI�睲AX与相机驱动

3.3IMAQ、IMAQdx与图像采集

3.4本章小结

4章图像管理与显示

4.1内存中的图像

4.2内存图像管理

4.3图像显示

4.3.1图像显示控件

4.3.2图像浏览器

4.3.3外部窗口显示

4.4ROI与图像遮罩

4.5无损图层

4.6本章小结

5章图像存储

5.1图像文件读写

5.2BMP文件

5.3TIFF文件

5.4JPEG文件

5.5PNG文件

5.6AVI文件

5.7本章小结

6章系统校准与图像矫正

6.1畸变模型

6.2图像校准

6.3坐标校准

6.4误差与校准质量

6.5图像几何矫正

6.6本章小结

2部分图像操作与增强

7章图像操作与运算

7.1像素操作

7.2图像操作与几何变换

7.3图像运算

7.4彩色图像操作与运算

7.5本章小结

8章灰度分析与变换

8.1直方图

8.2灰度分析

8.3结构相似性

8.4灰度变换

8.5本章小结

9章空间域图像增强

9.1线性卷积

9.2邻域增强

9.2.1线性滤波

9.2.2非线性滤波

9.3本章小结

10章频域图像增强

10.1图像的傅里叶变换

10.2图像的频域滤波

10.3NI Vision频域图像滤波方法

10.4本章小结

3部分特征分析与机器决策

11章阈值分割与边缘分割

11.1阈值分割

11.1.1全局分割

11.1.2局部分割

11.2边缘分割

11.2.1点检测

11.2.2线检测

11.2.3轮廓提取

11.3本章小结

12章形态学与区域分割

12.1像素的形态学处理

12.2颗粒的形态学处理

12.3区域分割

12.4区域生长与形态学重构

12.5本章小结

13章颗粒特征与分析

13.1点与线

13.2边界与面积

13.3角度和矩

13.4测量坐标系

13.5本章小结

14章图像特征及应用

14.1灰度测量

14.2边缘检测

14.3轮廓分析与比较

14.4纹理分析

14.4.1小波变换

14.4.2纹理的统计分析

14.5角点检测

14.6本章小结

15章图像模式匹配

15.1灰度匹配

15.2几何匹配

15.3黄金模板比较

15.4本章小结

16章目标测量

16.1目标搜索

16.2特征定位

16.3几何测量

16.3.1卡钳

16.3.2卡尺

16.3.3解析几何法

16.4结果判定

16.5本章小结

17章分类识别

17.1训练过程与分类器

17.1.1样本集合

17.1.2分类器配置

17.1.3分类器操作和训练

17.1.4分类器输出和评价

17.2分类检测与识别

17.3OCR

17.3.1字符集训练

17.3.2文字识别与验证

17.4本章小结

18章彩色视觉

18.1色彩空间

18.2色谱与色彩匹配

18.3色彩定位

18.4彩色模式匹配

18.5色彩分类

18.6彩色图像分割

18.7本章小结

19章仪表与条码

19.1仪表读取

19.2条码读取

19.2.1一维码

19.2.2二维码

19.3本章小结

20章双目立体视觉

20.1双目视觉系统原理

20.2系统校准

20.3图像调整

20.4对应点匹配和3D重建

20.5本章小结

参考文献 




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