本书分上下两篇介绍机器视觉的构成、图像处理方法以及应用实例。
上篇“机器视觉理论与算法”包括：机器视觉、图像处理、目标提取、边缘检测、图像平滑处理、几何参数检测、Hough变换、单目视觉测量、双目视觉测量、运动图像处理、傅里叶变换、小波变换、模式识别、神经网络、深度学习、遗传算法。
下篇“机器视觉应用系统”包括：通用图像处理系统ImageSys、二维运动测量分析系统MIAS、三维运动测量分析系统MIAS 3D、车辆视觉导航系统。
本书汇集了图像处理绝大多数现有流行算法,以浅显的图文并茂的方法讲解复杂的理论算法,每个算法都给出了实际处理案例。
书中所讲案例均来自生产实践,都得到了实际应用的检验。
本书不仅适用于机器视觉和图像处理专业理论结合实践的教学,对于本专业及相关专业的课题研究人员和专业技术人员也具有重要的参考价值。

上篇 机器视觉理论与算法
第1章　机器视觉　/ 2
　1.1　机器视觉的作用　/ 2
　1.2　机器视觉的硬件构成　/ 3
　　　1.2.1　计算机　/ 4
　　　1.2.2　图像采集设备　/ 6
　1.3　机器视觉的软件及编程工具　/ 7
　1.4　机器视觉、机器人和智能装备　/ 8
　1.5　机器视觉的功能与精度　/ 9
第2章　图像处理　/ 12
　2.1　图像处理的发展过程　/ 12
　2.2　数字图像的采样与量化　/ 18
　2.3　彩色图像与灰度图像　/ 20
　2.4　图像文件及视频文件格式　/ 22
　2.5　数字图像的计算机表述　/ 23
　2.6　常用图像处理算法及其通用性问题　/ 24
　参考文献　/ 25
第3章　目标提取　/ 26
　3.1　如何提取目标物体　/ 26
　3.2　基于阈值的目标提取　/ 26
　　　3.2.1　二值化处理　/ 26
　 3.2.2　阈值的确定　/ 27
　3.3　基于颜色的目标提取　/ 30
　　　3.3.1　色相、亮度、饱和度及其他　/ 30
　　　3.3.2　颜色分量及其组合处理　/ 33
　3.4　基于差分的目标提取　/ 38
　　　3.4.1　帧间差分　/ 38
　　　3.4.2　背景差分　/ 39
　参考文献　/ 40
第4章　边缘检测　/ 42
　4.1　边缘与图像处理　/ 42
　4.2　基于微分的边缘检测　/ 44
　4.3　基于模板匹配的边缘检测　/ 45
　4.4　边缘图像的二值化处理　/ 47
　4.5　细线化处理　/ 48
　4.6　Canny算法　/ 48
　参考文献　/ 52
第5章　图像平滑处理　/ 53
　5.1　图像噪声及常用平滑方式　/ 53
　5.2　移动平均　/ 54
　5.3　中值滤波　/ 54
　5.4　高斯滤波　/ 56
　5.5　模糊图像的清晰化处理　/ 59
　　　5.5.1　对比度增强　/ 59
　　　5.5.2　自动对比度增强　/ 61
　　　5.5.3　直方图均衡化　/ 63
　　　5.5.4　暗通道先验法去雾处理　/ 65
　5.6　二值图像的平滑处理　/ 67
　参考文献　/ 69
第6章　几何参数检测　/ 70
　6.1　基于图像特征的自动识别　/ 70
　6.2　二值图像的特征参数　/ 70
　6.3　区域标记　/ 73
　6.4　基于特征参数提取物体　/ 74
　6.5　基于特征参数消除噪声　/ 75
　参考文献　/ 76
第7章　Hough变换　/ 77
　7.1　传统Hough变换的直线检测　/ 77
　7.2　过已知点Hough变换的直线检测　/ 79
　7.3　Hough变换的曲线检测　/ 81
　参考文献　/ 81
第8章　几何变换　/ 82
　8.1　关于几何变换　/ 82
　8.2　放大缩小　/ 83
　8.3　平移　/ 87
　8.4　旋转　/ 87
　8.5　复杂变形　/ 88
　8.6　齐次坐标表示　/ 90
　参考文献　/ 91
第9章　单目视觉测量　/ 92
　9.1　硬件构成　/ 92
　9.2　摄像机模型　/ 93
　　　9.2.1　参考坐标系　/ 94
　　　9.2.2　摄像机模型分析　/ 95
　9.3　摄像机标定　/ 97
　9.4　标定尺检测　/ 98
　　　9.4.1　定位追踪起始点　/ 98
　　　9.4.2　蓝黄边界检测　/ 100
　　　9.4.3　确定角点坐标　/ 102
　 9.4.4　单应矩阵计算　/ 103
　9.5　标定结果分析　/ 103
　9.6　标识点自动检测　/ 104
　9.7　手动选取目标　/ 110
　9.8　距离测量分析　/ 110
　　　9.8.1　透视畸变对测距精度的影响　/ 110
　　　9.8.2　目标点与标定点的距离对测距精度的影响　/ 112
　9.9　面积测量算法　/ 113
　　　9.9.1　获取待测区域轮廓点集　/ 113
　　　9.9.2　最小凸多边形拟合　/ 114
　　　9.9.3　多边形面积计算　/ 115
　　　9.9.4　测量实例　/ 116
　参考文献　/ 117
第10章　双目视觉测量　/ 118
　10.1　双目视觉系统的结构　/ 118
　　　10.1.1　平行式立体视觉模型　/ 119
　　　10.1.2　汇聚式立体视觉模型　/ 120
　10.2　摄像机标定　/ 122
　　　10.2.1　直接线性标定法　/ 123
　　　10.2.2　张正友标定法　/ 124
　　　10.2.3　摄像机参数与投影矩阵的转换　/ 128
　10.3　标定测量试验　/ 129
　　　10.3.1　直接线性标定法试验　/ 130
　　　10.3.2　张正友标定法试验　/ 131
　　　10.3.3　三维测量试验　/ 134
　参考文献　/ 135
第11章　运动图像处理　/ 136
　11.1　光流法　/ 136
　　　11.1.1　光流法的基本概念　/ 136
　　　11.1.2　光流法用于目标跟踪的原理　/ 137
　11.2　模板匹配　/ 138
11.3　运动图像处理实例　/ 139
　　　11.3.1　羽毛球技战术实时图像检测　/ 139
　　　11.3.2　蜜蜂舞蹈行为分析　/ 145
　参考文献　/ 154
第12章　傅里叶变换　/ 155 　
　12.1　频率的世界　/ 155
　12.2　频率变换　/ 156
　12.3　离散傅里叶变换　/ 159
　12.4　图像的二维傅里叶变换　/ 161
　12.5　滤波处理　/ 162
　参考文献　/ 163
第13章　小波变换　/ 164
　13.1　小波变换概述　/ 164
　13.2　小波与小波变换　/ 165
　13.3　离散小波变换　/ 167
　13.4　小波族　/ 167
　13.5　信号的分解与重构　/ 168
　13.6　图像处理中的小波变换　/ 175
　　　13.6.1　二维离散小波变换　/ 175
　　　13.6.2　图像的小波变换编程　/ 177
　参考文献　/ 179
第14章　模式识别　/ 180
　14.1　模式识别与图像识别的概念　/ 180
　14.2　图像识别系统的组成　/ 181
　14.3　图像识别与图像处理和图像理解的关系　/ 182
　14.4　图像识别方法　/ 183
　　　14.4.1　模板匹配方法　/ 183
　　　14.4.2　统计模式识别　/ 183
　　　14.4.3　新的模式识别方法　/ 187
14.5　人脸图像识别系统　/ 189
　参考文献　/ 192
第15章　神经网络　/ 193
　15.1　人工神经网络　/ 193
　　　15.1.1　人工神经网络的生物学基础　/ 194
　　　15.1.2　人工神经元　/ 195
　　　15.1.3　人工神经元的学习　/ 195
　　　15.1.4　人工神经元的激活函数　/ 196
　　　15.1.5　人工神经网络的特点　/ 197
　15.2　BP神经网络　/ 198
　　　15.2.1　BP神经网络简介　/ 198
　　　15.2.2　BP神经网络的训练学习　/ 200
　　　15.2.3　改进型BP神经网络　/ 202
　15.3　BP神经网络在数字字符识别中的应用　/ 203
　　　15.3.1　BP神经网络数字字符识别系统原理　/ 204
　　　15.3.2　网络模型的建立　/ 205
　　　15.3.3　数字字符识别演示　/ 207
　参考文献　/ 209
第16章　深度学习　/ 210
　16.1　深度学习的发展历程　/ 210
　16.2　深度学习的基本思想　/ 212
　16.3　浅层学习和深度学习　/ 212
　16.4　深度学习与神经网络　/ 213
　16.5　深度学习训练过程　/ 214
　16.6　深度学习的常用方法　/ 215
　　　16.6.1　自动编码器　/ 215
　　　16.6.2　稀疏编码　/ 218
　　　16.6.3　限制波尔兹曼机　/ 220
　　　16.6.4　深信度网络 　/ 222
　　　16.6.5　卷积神经网络　/ 225
　16.7　基于卷积神经网络的手写体字识别　/ 228
　 16.7.1　手写字识别的卷积神经网络结构　/ 228
　　　16.7.2　卷积神经网络文字识别的实现　/ 231
　参考文献　/ 231
第17章　遗传算法　/ 232
　17.1　遗传算法概述　/ 232
　17.2　简单遗传算法　/ 234
　　　17.2.1　遗传表达　/ 234
　　　17.2.2　遗传算子　/ 235
　17.3　遗传参数　/ 238
　　　17.3.1　交叉率和变异率　/ 238
　　　17.3.2　其他参数　/ 238
　　　17.3.3　遗传参数的确定　/ 238
　17.4　适应度函数　/ 239
　　　17.4.1　目标函数映射为适应度函数　/ 239
　　　17.4.2　适应度函数的尺度变换　/ 240
　　　17.4.3　适应度函数设计对GA 的影响　/ 241
　17.5　模式定理　/ 242
　　　17.5.1　模式的几何解释　/ 244
　　　17.5.2　模式定理　/ 246
　17.6　遗传算法在模式识别中的应用　/ 248
　　　17.6.1　问题的设定　/ 248
　　　17.6.2　GA的应用方法　/ 250
　　　17.6.3　基于GA的双目视觉匹配　/ 252
　参考文献　/ 255

下篇 机器视觉应用系统
第18章　通用图像处理系统ImageSys　/ 258
　18.1　系统简介　/ 258
　18.2　状态窗　/ 259
　18.3　图像采集　/ 259
　 18.3.1　DirectX直接采集　/ 259
　　　18.3.2　VFW PC相机采集　/ 260
　　　18.3.3　A/D图像卡采集　/ 260
　18.4　直方图处理　/ 261
　　　18.4.1　直方图　/ 261
　　　18.4.2　线剖面　/ 261
　　　18.4.3　3D剖面　/ 262
　　　18.4.4　累计分布图　/ 263
　18.5　颜色测量　/ 264
　18.6　颜色变换　/ 264
　　　18.6.1　颜色亮度变换　/ 264
　　　18.6.2　HSI表示变换　/ 265
　　　18.6.3　自由变换　/ 265
　　　18.6.4　RGB颜色变换　/ 266
　18.7　几何变换　/ 266
　　　18.7.1　仿射变换　/ 266
　　　18.7.2　透视变换　/ 267
　18.8　频率域变换　/ 267
　　　18.8.1　小波变换　/ 267
　　　18.8.2　傅里叶变换　/ 268
　18.9　图像间变换　/ 270
　　　18.9.1　图像间演算　/ 270
　　　18.9.2　运动图像校正　/ 270
　18.10　滤波增强　/ 271
　　　18.10.1　单模板滤波增强　/ 271
　　　18.10.2　多模板滤波增强　/ 272
　　　18.10.3　Canny边缘检测　/ 273
　18.11　图像分割　/ 273
　18.12　二值运算　/ 274
　　　18.12.1　基本运算　/ 274
　　　18.12.2　特殊提取　/ 275
　18.13　二值图像测量　/ 276
　　　18.13.1　几何参数测量　/ 276
　　　18.13.2　直线参数测量　/ 281
　 18.13.3　圆形分离　/ 281
　　　18.13.4　轮廓测量　/ 281
　18.14　帧编辑　/ 282
　18.15　画图　/ 283
　18.16　查看　/ 284
　18.17　文件　/ 284
　　　18.17.1　图像文件　/ 284
　　　18.17.2　多媒体文件　/ 286
　　　18.17.3　多媒体文件编辑　/ 289
　　　18.17.4　添加水印　/ 290
　18.18　系统设置　/ 291
　　　18.18.1　系统帧设置　/ 291
　　　18.18.2　系统语言设置　/ 292
　18.19　系统开发平台Sample　/ 293
　参考文献　/ 293
第19章　二维运动图像测量分析系统MIAS　/ 294
　19.1　系统概述　/ 294
　19.2　文件　/ 295
　19.3　运动图像及2D比例标定　/ 296
　19.4　运动测量　/ 298
　　　19.4.1　自动测量　/ 298
　　　19.4.2　手动测量　/ 301
　　　19.4.3　标识测量　/ 302
　19.5　结果浏览　/ 305
　　　19.5.1　结果视频表示　/ 305
　　　19.5.2　位置速率　/ 308
　　　19.5.3　偏移量　/ 310
　　　19.5.4　2点间距离　/ 311
　　　19.5.5　2线间夹角　/ 311
　　　19.5.6　连接线图一览　/ 312
　19.6　结果修正　/ 313
　　　19.6.1　手动修正　/ 313
　　　19.6.2　平滑化　/ 313
　 19.6.3　内插补间　/ 314
　　　19.6.4　帧坐标变换　/ 314
　　　19.6.5　人体重心测量　/ 314
　　　19.6.6　设置事项　/ 315
　19.7　查看　/ 315
　19.8　实时测量　/ 315
　　　19.8.1　实时目标测量　/ 315
　　　19.8.2　实时标识测量　/ 316
　19.9　开发平台MSSample　/ 316
　参考文献　/ 317
第20章　三维运动测量分析系统MIAS 3D　/ 318
　20.1　MIAS 3D系统简介　/ 318
　20.2　文件　/ 319
　20.3　2D结果导入、3D标定及测量　/ 319
　20.4　显示结果　/ 321
　　　20.4.1　视频表示　/ 322
　　　20.4.2　点位速率　/ 323
　　　20.4.3　位移量　/ 323
　　　20.4.4　2点间距离　/ 324
　　　20.4.5　2线间夹角　/ 325
　　　20.4.6　连接线一览图　/ 326
　20.5　结果修正　/ 326
　20.6　其他功能　/ 327
　参考文献　/ 327
第21章　车辆视觉导航系统　/ 328
　21.1　车辆无人驾驶的发展历程及趋势　/ 328
　21.2　视觉导航系统的硬件　/ 330
　21.3　视觉导航系统的软件　/ 331
　21.4　导航试验及性能测试比较　/ 334

索引　/ 337