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机器视觉:英文版

机器视觉:英文版

作者:(美)Ramesh Jain等著

出版社:机械工业出版社

出版时间:2003-08-01

ISBN:9787111126430

定价:¥59.00

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内容简介
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作者简介
  Ramesh Jain创建了密歇根大学的人工知识能实验室,目前是加利福尼亚大学圣迭戈分校电气和计算机工程、计算机科学和工程系的教授。他的研究方向是多媒体信息系统、图像数据库、机器视觉和智能系统。他是《IEEE Multimedia》杂志的主编,《Machine Vision and Application》、《Pattern Recognition》和《Image and Vision Computing》杂志编委会成员,还是IEEE和AAAL的特别会员,ACM的会员。
目录
Preface                  
 Acknowledgments                  
 Introduction                  
 1.1  Machine Vision                  
 1.2  Relationships to Other Fields                  
 1.3  Role of Knowledge                  
 1.4  Image Geometry                  
 1.4.1  Perspective Projection                  
 1.4.2  Coordinate Systems                  
 1.5  Sampling and Quantization                  
 1.6  Image Definitions                  
 1.7  Levels of Computation                  
 1.7.1  Point Level                  
 1.7.2  Local Level                  
 1.7.3  Global Level                  
 1.7.4  Object Level                  
 1.8  Road Map                  
 2  Binary Image Processing                  
 2.1  Thresholding                  
 2.2  Geometric Properties                  
 2.2.1  Size                  
 2.2.2  Position                  
 2.2.3  Orientation                  
 2.3  Projections                  
 2.4  Run-Length Encoding                  
 2.5  Binary Algorithms                  
 2.5.1   Definitions                  
 2.5.2   Component Labeling                  
 2.5.3   Size Filter                  
 2.5.4   Euler Number                  
 2.5.5   Region Boundary                  
 2.5.6   Area and Perimeter                  
 2.5.7   Compactness                  
 2.5.8   Distance Measures                  
 2.5.9   Distance Transforms                  
 2.5.10  Medial Axis                  
 2.5.11  Thinning                  
 2.5.12  Expanding and Shrinking                  
 2.6  Morphological Operators                  
 2.7  Optical Character Recognition                  
 3  Regions                  
 3.1  Regions and Edges                  
 3.2  Region Segmentation                  
 3.2.1  Automatic Thresholding                  
 3.2.2  Limitations of Histogram Methods                  
 3.3  Region Representation                  
 3.3.1  Array Representation                  
 3.3.2  Hierarchical Representations                  
 3.3.3  Region Characteristic-Based Representations                  
 3.3.4  Data Structures for Segmentation                  
 3.4  Split and Merge                  
 3.4.1  Region Merging                  
 3.4.2  Removing Weak Edges                  
 3.4.3  Region Splitting                  
 3.4.4  Split and Merge                  
 3.5  Region Growing                  
 4  Image Filtering                  
 4.1  Histogram Modification                  
 4.2  Linear Systems                  
 4.3  Linear Filters                  
 4.4  Median Filter                  
 4.5  Gaussian Smoothing                  
 4.5.1  Rotational Symmetry                  
 4.5.2  Fourier Transform Property                  
 4.5.3  Gaussian Separability                  
 4.5.4  Cascading Gaussians                  
 4.5.5  Designing Gaussian Filters                  
 4.5.6  Discrete Ganssian Filters                  
 5  Edge Detection                  
 5.1   Gradient                  
 5.2   Steps in Edge Detection                  
 5.2.1  Roberts Operator                  
 5.2.2  Sobel Operator                  
 5.2.3  Prewitt Operator                  
 5.2.4  Comparison                  
 5.3   Second Derivative Operators                  
 5.3.1  Laplacian Operator                  
 5.3.2  Second Directional Derivative                  
 5.4   Laplacian of Gaussian                  
 5.5   Image Approximation                  
 5.6   Gaussian Edge Detection                  
 5.6.1  Canny Edge Detector                  
 5.7   Subpixel Location Estimation                  
 5.8   Edge Detector Performance                  
 5.8.1  Methods for Evaluating Performance                  
 5.8.2  Figure of Merit                  
 5.9   Sequential Methods                  
 5.10  Line Detection                  
 6  Contours                  
 6.1  Geometry of Curves                  
 6.2  Digital Curves                  
 6.2.1  Chain Codes                  
 6.2.2  Slope Representation                  
 6.2.3  Slope Density Function                  
 6.3  Curve Fitting                  
 6.4  Polyline Representation                  
 6.4.1  Polyline Splitting                  
 6.4.2  Segment Merging                  
 6.4.3  Split and Merge                  
 6.4.4  Hop-Along Algorithm                  
 6.5  Circular Arcs                  
 6.6  Conic Sections                  
 6.7  Spline Curves                  
 6.8  Curve Approximation                  
 6.8.1  Total Regression                  
 6.8.2  Estimating Corners                  
 6.8.3  Robust Regression                  
 6.8.4  Hough Transform                  
 6.9  Fourier Descriptors                  
 7  Texture                  
 7.1  Introduction                  
 7.2  Statistical Methods of Texture Analysis                  
 7.3  Structural Analysis of Ordered Texture                  
 7.4  Model-Based Methods for Texture Analysis                  
 7.5  Shape from Texture                  
 8  Optics                  
 8.1  Lens Equation                  
 8.2  Image Resolution                  
 8.3  Depth of Field                  
 8.4  View Volume                  
 8.5  Exposure                  
 9  Shading                  
 9.1  Image Irradiance                  
 9.1.1  Illumination                  
 9.1.2  Reflectance                  
 9.2  Surface Orientation                  
 9.3  The Reflectance Map                  
 9.3.1  Diffuse Reflectance                  
 9.4  Shape from Shading                  
 9.5  Photometric Stereo                  
 l0  Color                  
 10.1  Color Physics                  
 10.2  Color Terminology                  
 10.3  Color Perception                  
 10.4  Color Processing                  
 10.5  Color Constancy                  
 10.6  Discussion                  
 11  Depth                  
 11.1  Stereo Imaging                  
 11.1.1.  Cameras in Arbitrary Position and Orientation                  
 11.2  Stereo Matching                  
 11.2.1  Edge Matching                  
 11.2.2  Region Correlation                  
 11.3  Shape from X                  
 11.4  Range Imaging                  
 11.4.1  Structured Lighting                  
 11.4.2  Imaging Radar                  
 11.5  Active Vision                  
 12  Calibration                  
 12.1   Coordinate Systems                  
 12.2   Rigid Body Transformations                  
 12.2.1  Rotation Matrices                  
 12.2.2  Axis of Rotation                  
 12.2.3  Unit Quaternions                  
 12.3   Absolute Orientation                  
 12.4   Relative Orientation                  
 12.5   Rectification                  
 12.6   Depth from Binocular Stereo                  
 12.7   Absolute Orientation with Scale                  
 12.8   Exterior Orientation                  
 12.8.1  Calibration Example                  
 12.9   Interior Orientation                  
 12.10  Camera Calibration                  
 12.10.1  Simple Method for Camera Calibration                  
 12.10.2  Affine Method for Camera Calibration                  
 12.10.3  Nonlinear Method for Camera Calibration                  
 12.11  Binocular Stereo Calibration                  
 12.12  Active Triangulation                  
 12.13  Robust Methods                  
 12.14  Conclusions                  
 13  Curves and Surfaces                  
 13.1  Fields                  
 13.2  Geometry of Curves                  
 13.3  Geometry of Surfaces                  
 13.3.1  Planes                  
 13.3.2  Differential Geometry                  
 13.4  Curve Representations                  
 13.4.1  Cubic Spline Curves                  
 13.5  Surface Representations                  
 13.5.1  Polygonal Meshes                  
 13.5.2  Surface Patches                  
 13.5.3  Tensor-Product Surfaces                  
 13.6  Surface Interpolation                  
 13.6.1  Triangular Mesh Interpolation                  
 13.6.2  Bilinear Interpolation                  
 13.6.3  Robust Interpolation                  
 13.7  Surface Approximation                  
 13.7.1  Regression Splines                  
 13.7.2  Variational Methods                  
 13.7.3  Weighted Spline Approximation                  
 13.8  Surface Segmentation                  
 13.8.1  Initial Segmentation                  
 13.8.2  Extending Surface Patches                  
 13.9  Surface Registration                  
 14  Dynamic Vision                  
 14.1  Change Detection                  
 14.1.1  Difference Pictures                  
 14.1.2  Static Segmentation and Matching                  
 14.2  Segmentation Using Motion                  
 14.2.1  Time-Varying Edge Detection                  
 14.2.2  Stationary Camera                  
 14.3  Motion Correspondence                  
 14.4  Image Flow                  
 14.4.1  Computing Image Flow                  
 14.4.2  Feature-Based Methods                  
 14.4.3  Gradient-Based Methods                  
 14.4.4  Variational Methods for Image Flow                  
 14.4.5  Robust Computation of Image Flow                  
 14.4.6  Information in Image Flow                  
 14.5  Segmentation Using a Moving Camera                  
 14.5.1  Ego-Motion Complex Log Mapping                  
 14.5.2  Depth Determination                  
 14.6  Tracking                  
 14.6.1  Deviation Function for Path Coherence                  
 14.6.2  Path Coherence Function                  
 14.6.3  Path Coherence in the Presence of Occlusion                  
 14.6.4  Modified Greedy Exchange Algorithm                  
 14.7  Shape from Motion                  
 Object Recognition                  
 15.1  System Components                  
 15.2  Complexity of Object Recognition                  
 15.3  Object Representation                  
 15.3.1  Observer-Centered Representations                  
 15.3.2  Object-Centered Representations                  
 15.4  Feature Detection                  
 15.5  Recognition Strategies                  
 15.5.1  Classification                  
 15.5.2  Matching                  
 15.5.3  Feature Indexing                  
 15.6  Verification                  
 15.6.1  Template Matching                  
 15.6.2  Morphological Approach                  
 15.6.3  Symbolic                  
 15.6.4  Analogical Methods                  
 A  Mathematical Concepts                  
 A.1  Analytic Geometry                  
 A.2  Linear Algebra                  
 A.3  Variational Calculus                  
 A.4  Numerical Methods                  
 B  Statistical Methods                  
 B.1  Measurement Errors                  
 B.2  Error Distributions                  
 B.3  Linear Regression                  
 B.4  Nonlinear Regression                  
 C  Programming Techniques                  
 C.1  Image Descriptors                  
 C.2  Mapping Operators                  
 C.3  Image File Formats                  
 Bibliography                  
 Index                  

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