E1 YL19882 9787302496410 9787122176820
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书名：图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）
作者：杨高科
定价：169元
印次：1-1
ISBN：9787302496410
出版日期：2018.06.01
印刷日期：2018.04.27
《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
3.2NIMAX与相机驱动
3.3IMAQ、IMAQd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部分图像作与增强
7章图像作与运算
7.1像素作
7.2图像作与几何变换
7.3图像运算
7.4彩色图像作与运算
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分类器作和训练
17.1.4分类器输出和
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
商品名称：机器视觉自动检测技术
作者：余文勇 石绘
定价： 48.00
ISBN号:9787122176820
出版时间:2013-10-01
出版社：化学工业出版社
印刷时间：2013-10-01
开本： 16开
版次： 1
印次： 1
本书提出了网络化多目视觉在线快速检测理论与系统，系统地介绍了机器视觉自动检测领域的知识和技术。本书共分为六章。1章讲述数字图像与机器视觉技术的发展历程、发展趋势和前景。2章讲述机器视觉系统的硬件构成，包括相机的分类及主要特性参数、光学镜头的原理与选型、图像采集卡的原理及种类、图像数据的传输方式等。3章讲述机器视觉成像技术，内容包括工业环境下的灰度照明技术和彩色照明技术，以及LED照明设计技术和三维视觉成像技术。4章重点讲述机器视觉核心算法。5章介绍机器视觉软件的开发与实现，包括常用机器视觉工具和软件设计方法。6章着重讲述视觉测量与检测的工程应用和案例分析。
本书可供从事检测技术、智能设备应用、研究的专业人员参考，也可供高等院校相关专业教学使用。
1章 概述 1
1.1 机器视觉的定义 1
1.2 机器视觉系统的构成 2
1.3 机器视觉系统的一般工作过程 4
1.4 机器视觉系统的特点 5
1.5 机器视觉系统的发展 6
1.6 机器视觉系统的应用领域 9
1.7 机器视觉系统相关会议和期刊 12
2章 机器视觉系统的构成 13
2.1 相机的分类及主要特性参数 13
2.2 光学镜头的原理与选型 30
2.3 图像采集卡的原理及种类 45
2.4 图像数据的传输方式汇总及比较 52
2.5 光源的种类与选型 56
3章 机器视觉成像技术 61
3.1 光源概述 61
3.2 灰度照明技术 68
3.3 彩色照明技术 71
3.4 偏光技术 79
3.5 发光二极管照明技术 80
4章 机器视觉核心算法 93
4.1 图像预处理 93
4.2 频率图像增强 100
4.3 数学形态学及其应用 106
4.4 灰度均衡的原理与方法 113
4.5 边缘检测算法及其应用 118
4.6 Blob分析 123
4.7 阈值分割的原理与方法汇总 128
4.8 模式匹配算法及其应用 137
4.9 摄像机标定 145
4.10 测量算法 158
5章 软件的开发与实现 169
5.1 图像文件格式 169
5.2 相关函数库的选择及使用 174
6章 机器视觉工程应用 187
6.1 快速实时视觉检测系统的设计 187
6.2 在包装印刷中的应用及案例分析 197
6.3 在表面质量检测领域中的应用及案例分析 210
6.4 在尺寸测量领域中的应用及案例分析 222
6.5 在字符识别中的应用及案例分析 231
6.6 在视觉伺服中的应用--基于视觉伺服的镭膜在线纠偏系统 237
参考文献 242
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