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第一章 引论 1

1．1 机器视觉 1

1．2 Marr视觉计算理论 2

1．2．1 三个层次 2

1．2．2 视觉表示框架 3

1．3 机器视觉的应用 4

1．4 机器视觉的研究内容与面临的困难 6

1．4．1 机器视觉的研究内容 6

1．4．2 机器视觉面临的困难 7

1．5 机器视觉与其它学科领域的关系 9

1．6 成象几何基础 10

1．6．1 透视投影 10

1．6．2 正交投影 11

1．6．3 视觉系统坐标系 12

1．7 本书内容向导 13

思考题 14

2．1 人类视觉简介 15

第二章 人类视觉 15

2．1．1 人眼的构造 16

2．1．2 视觉通路 17

2．1．3 视觉信息处理过程 18

2．2 感受野 20

2．3 视觉信息的多层次并行处理 22

2．3．1 视觉信息的多层串行处理机制 22

2．3．2 视觉信息的并行处理 23

2．4 视觉信息的集成和反馈 24

思考题 25

第三章 二值图象分析 26

3．1 阈值 27

3．2 几何特性 28

3．2．1 尺寸和位置 28

3．2．2 方向 29

3．2．3 密集度和体态比 30

3．3 投影 31

3．4 游程长度编码 32

3．5 二值图象算法 33

3．5．1 定义 33

3．5．2 连通成分标记 36

3．5．3 欧拉数 37

3．5．4 区域边界 38

3．5．5 距离测量 39

3．5．6 中轴 39

3．5．7 细化 40

3．5．8 扩展与收缩 42

3．6 形态算子 44

思考题 47

计算机练习题 47

第四章 区域分析 48

4．1 区域和边缘 48

4．2．1 自动阈值化法 49

4．2 分割 49

4．2．2 直方图方法的局限性 53

4．3 区域表示 53

4．3．1 阵列表示 53

4．3．2 层级表示 54

4．3．3 基于特征的区域表示 54

4．3．4 图象分割数据结构 56

4．4．1 区域合并 58

4．4 分裂和合并 58

4．4．2 区域分裂 60

4．4．3 分裂和合并 61

4．5 区域增长 61

思考题 63

计算机练习题 64

第五章 图象预处理 65

5．1 直方图修正 65

5．2 图象线性运算 67

5．2．1 线性系统 67

5．3 线性滤波器 69

5．2．2 傅里叶变换 69

5．3．1 均值滤波器 70

5．3．2 高斯平滑滤波器 71

5．4 非线性滤波器 78

5．4．1 中值滤波器 78

5．4．2 边缘保持滤波器 79

思考题 81

计算机练习题 81

第六章 边缘检测 82

6．1 梯度 84

6．2 边缘检测算法 85

6．2．1 边缘检测算法的基本步骤 85

6．2．2 Roberts 算子 85

6．2．3 Sobel 算子 86

6．2．4 Prewitt 算子 86

6．2．5 各种算法比较 86

6．3 二阶微分算子 89

6．3．1 拉普拉斯算子 90

6．3．2 二阶方向导数 91

6．4 LoG算法 92

6．5 图象逼近 94

6．6 Canny 边缘检测器 97

6．7 子象素级位置估计 100

6．8 边缘检测器性能 101

6．8．2 品质因数 102

6．8．1 性能评价方法 102

6．9 线条检测 103

思考题 103

计算机练习题 104

第七章 轮廓表示 105

7．1 数字曲线及其表示 105

7．1．1 链码 106

7．1．2 斜率表示法 107

7．2 曲线拟合 108

7．2．1 多直线段 109

7．2．2 二次曲线 112

7．3 样条曲线 115

7．3．1 三次样条曲线 115

7．3．2 B样条曲线 117

7．4 曲线回归逼近 118

7．4．1 全回归方法 118

7．4．2 角点估计 119

7．4．3 鲁棒回归法 120

7．5 Hough变换 122

7．6 傅里叶描述子 126

思考题 126

计算机练习题 127

第八章 纹理 129

8．1 概述 129

8．2 纹理分析统计方法 130

8．2．1 灰度级同现矩阵 130

8．2．2 自相关法 132

8．3 有序纹理的结构分析 133

8．4 基于模型的纹理分析 134

8．5 用分形理论分析纹理 134

8．6 从纹理恢复形状 135

思考题 138

计算机练习题 138

第九章 明暗分析 139

9．1 图象辐射度 139

9．1．1 照明 140

9．1．2 反射 141

9．2 表面方向 143

9．3 反射图 144

9．4 从图象明暗恢复形状 145

9．5 光度立体 146

思考题 149

计算机练习题 149

第十章 彩色感知 150

10．1 三色原理 150

10．2．1 RGB和CMY颜色模型 151

10．2 颜色模型 151

10．2．2 CIE－XYZ颜色模型 153

10．2．3 NTSC－XIQ彩色模型 154

10．3 颜色的视觉处理 155

10．3．1 颜色的三个基本属性 155

10．3．2 HSV颜色感知模型 155

10．4 彩色不变性 157

10．5 讨论 158

思考题 159

计算机练习题 159

第十一章 深度图 160

11．1 立体成象 160

11．2 立体匹配 162

11．2．1 基本约束 163

11．2．2 边缘匹配 164

11．2．3 区域相关性 164

11．3 多基线立体成象 166

11．2．4 讨论 166

11．4 从X恢复形状的方法 170

11．5 测距成象 171

11．5．1 结构光测距 172

11．5．2 激光测距雷达 174

11．5．3 变焦测距 176

11．5．4 激光阵列成象 178

11．5．5 各种方法比较 178

11．6 主动视觉 179

思考题 180

计算机练习题 180

第十二章 标定 181

12．1 刚体变换 181

12．1．1 旋转矩阵 182

12．1．2 旋转轴 183

12．1．3 四元数 183

12．2 绝对定位 184

12．3 相对定位 187

12．4 校正 188

12．5 双目立体深度测量 190

12．6 含有比例因子的绝对定位 191

12．7 外部定位 192

12．8 内部定位 194

12．9 摄象机标定 197

12．9．1 摄象机标定的基本方法 197

12．9．2 仿射变换法 200

12．9．3 非线性方法 201

12．10 双目立体标定 202

12．11 主动三角测距标定 203

12．12 鲁棒方法 204

12．13 讨论 205

思考题 205

计算机练习题 206

第十三章 三维场景表示 207

13．1 三维空间曲线 207

13．1．1 三次样条曲线 207

13．2．1 多边形网面 208

13．1．2 三维B样条曲线 208

13．2 三维空间曲面的表示 208

13．2．2 曲面片 211

13．2．3 张量积曲面 211

13．2．4 超二次曲面 212

13．3 曲面插值 213

13．3．1 三角形面插值 213

13．3．2 二元线性插值 214

13．3．3 鲁棒插值 215

13．4 曲面逼近 215

13．4．1 回归样条 216

13．4．2 加权样条逼近 220

13．5 曲面分割 221

13．5．1 初始分割 221

13．5．2 曲面片增长 222

13．6 曲面配准 223

计算机练习题 225

思考题 225

14．1 图象运动特征检测 226

14．1．1 差分图象 226

第十四章 二维运动估计 226

14．1．2 时变边缘检测 230

14．1．3 运动对应性 230

14．2 光流法 235

14．2．1 运动场与光流 235

14．2．2 光流约束方程 237

14．3．1 Horn-Schunck方法 238

14．3 光流计算 238

14．3．2 Lucas-Kanade方法 239

14．3．3 Nagel方法 240

14．3．4 鲁棒计算方法 242

14．4 基于块的运动分析 244

14．4．1 块运动模型 244

14．4．2 傅里叶方法 245

14．4．3 相位相关法 246

14．4．4 块匹配方法 247

14．4．5 广义图象运动估计 249

思考题 251

计算机练习题 251

第十五章 三维运动估计 252

15．1 基于成象模型的对应点估计 252

15．1．1 正交投影模型 252

15．1．2 基于正交投影的运动估计 253

15．1．3 透视投影模型 254

15．1．4 外极线方程和基本矩阵 255

15．1．5 从基本矩阵估计运动参数 257

15．1．6 从外极线方程估计运动参数 258

15．2 三维运动估计光流法 260

15．2．1 速度场正交投影模型与仿射流 260

15．2．2 速度场透视投影模型与二次流 261

15．2．3 延伸焦点 262

15．2．4 代数法 264

15．2．6 几种方法比较 266

15．2．5 优化法 266

15．3 光流分割 268

15．3．1 Hough变换分割方法 268

15．3．2 贝叶斯分割方法 269

思考题 272

计算机练习题 272

第十六章 物体识别 273

16．1 识别系统的基本组成 273

16．2 物体识别的复杂度 275

16．3 图象矩不变量特征表示 276

16．4 三维物体模型表示 277

16．4．1 多视图表示 278

16．4．2 结构立体几何表示 278

16．4．3 体积表示 279

16．4．4 扫掠表示 280

16．4．5 函数表示 281

16．4．6 三角形网面表示 281

16．5．1 特征检测 282

16．5 特征检测与识别策略 282

16．5．2 特征分类 284

16．5．3 特征匹配 286

16．5．4 特征标记 287

16．6 验证 288

16．6．1 模板匹配 288

16．6．2 形态方法 289

16．6．3 符号 290

16．6．4 类比法 291

16．7 物体定位 291

16．7．1 三维－三维物体定位 292

16．7．2 二维－二维物体定位 295

思考题 295

计算机练习题 296

参考文献 297

英汉词汇对照表 309