第1章 内容介绍
1.1 “感”与“知”
1.2 光电感知
1.3 智能交互
1.4 视觉感知的相关领域
1.5 成像+视觉
1.6 后续章节的概要
1.7 习题
第2章 成像系统
2.1 透视投影
2.2 平行直线与消失点
2.3 确定观测方向
2.4 透镜
2.5 成像模式的拓展
2.6 像素
2.7 习题
第3章 辐射与亮度
3.1 图像亮度
3.2 辐射
3.3 图像的形成
3.4 双向反射分布函数
3.5 连续光源
3.6 物体表面的反射性质
3.7 物体表面的亮度
3.8 光度立体视觉
3.9 习题
第4章 颜色与光谱
4.1 电子图像
4.2 三色刺激
4.3 光谱频带
4.4 黑体辐射
4.5 红外成像
4.6 X射线成像
4.7 仿制“响尾蛇”导弹
4.8 习题
第5章 半导体光电转换
5.1 光子吸收原理
5.2 半导体P-N结
5.3 光电二极管
5.4 量子效率
5.5 片上太阳能电池
5.6 本章小结
5.7 习题
第6章 图像传感器
6.1 CCD图像传感器
6.2 CMOS图像传感器
6.3 红外图像传感器
6.4 图像传感器的外围电路
6.5 本章小结
6.6 习题
第7章 二值图处理
7.1 二值图
7.2 标注连通区域
7.3 简单几何性质
7.4 计算朝向
7.5 夜间车灯预警系统
7.6 习题
第8章 离散线性系统
8.1 离散信号与线性系统
8.2 循环卷积
8.3 多项式与平移操作
8.4 离散Fourier变换
8.5 卷积定理
8.6 二维信号的情况
8.7 后向投影
8.8 习题
第9章 图像处理
9.1 线性移不变系统
9.2 点扩散函数
9.3 调制传递函数
9.4 二维Fourier变换
9.5 模糊和失焦
9.6 图像复原与增强
9.7 功率谱
9.8 Wiener滤波器
9.9 离散情况
9.10 习题
第10章 边缘和角点
10.1 图像中的边缘
10.2 微分算子
10.3 离散近似
10.4 确定边缘
10.5 角点检测
10.6 平行轴旋转定理
10.7 角点的动态特征
10.8 一个具体的例子
10.9 习题
第11章 光流估计
11.1 观测运动
11.2 光流：估算速度场
11.3 稀疏光流算法
11.4 稠密光流算法
11.5 光流的不连续
11.6 触觉传感器
11.7 习题
第12章 无源导航
12.1 估计观测者的运动
12.2 平动的情况
12.3 使用其他的范数形式
12.4 转动的情况
12.5 刚体运动
12.6 碰撞时间估计
12.7 习题
第13章 统计机器学习
13.1 一个简单的例子
13.2 特征向量
13.3 分类模型
13.4 神经网络模型
13.5 聚类的自动形成
13.6 铁轨表面擦伤的自动检测
13.7 一个预言故事
13.8 题
第14章 随机分析与过程
14.1 引例：动物行为分析
14.2 集合及其结构
14.3 概率空间
14.4 随机变量
14.5 概率分布
14.6 条件期望
14.7 随机过程与鞅
14.8 习题
第15章 随机过程的图模型
15.1 Markov链
15.2 基于Markov链的随机采样
15.3 链式概率图模型
15.4 隐Markov模型
15.5 Bayes网络
15.6 习题
第16章 学生听课状态分析
16.1 概率图模型的完善
16.2 教育机器人
16.3 基于感知的智能交互
16.4 数据收集与整理
16.5 实验结果与分析
16.6 本章小结
16.7 习题
附录：一些应用案例
A.1 基于YOLO的目标检测
A.2 关于YOLOv5的实际操作
A.3 常用目标检测算法介绍
A.4 智慧工地暴力行为识别
A.5 工地抽烟行为的智能检测
A.6 双模态钢轨缺陷快速检测
A.7 本书总结
本书参考文献
索引
展开
