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目录1

前言1

第1章　引论1

1.1　机器视觉的发展及系统构成1

1.2　Marr的视觉理论框架5

1.3　机器视觉的应用领域及面临问题8

1.4　本书各章内容简介11

思考与练习题12

参考文献12

第2章　空间几何变换与摄像机模型14

2.1　空间几何变换14

2.2　几何变换的不变量18

2.3　欧氏空间的刚体变换21

2.4　摄像机透视投影模型24

2.5　摄像机透视投影近似模型27

思考与练习题32

参考文献32

第3章　视觉图像特征信息提取33

3.1　图像边缘与图像平滑33

3.2　一阶微分边缘检测算子37

3.3　二阶微分边缘检测算子42

3.4　子像素级边缘检测45

3.5　角点探测器50

3.6　形状特征分析53

3.7　椭圆孔图像中心的提取56

3.8　空间椭圆中心图像位置的提取58

3.9　给定形状曲线的检测——Hough变换63

思考与练习题67

参考文献67

第4章　摄像机标定69

4.1　非线性优化方法69

4.2　基于3D立体靶标的摄像机标定76

4.3　基于径向约束的摄像机标定79

4.4　基于2D平面靶标的摄像机标定84

4.5　机器人手眼定标89

4.6　摄像机自标定技术92

4.7　基于交比不变的摄像机畸变系数标定94

思考与练习题97

参考文献97

第5章　双目立体视觉99

5.1　双目立体视觉原理99

5.2　双目立体视觉的精度分析102

5.3　双目立体视觉的系统结构105

5.4　双目立体视觉中的极线几何108

5.5　双目立体视觉中的对应点匹配112

5.6　双目立体视觉系统标定122

参考文献125

思考与练习题125

第6章　结构光三维视觉127

6.1　结构光三维视觉原理127

6.2　结构光光模式投射系统134

6.3　结构光三维视觉常规标定方法139

6.4　基于交比不变的标定方法143

6.5　基于自由移动平面靶标的现场标定方法147

6.6　基于神经网络的标定方法150

思考与练习题155

参考文献155

7.1　光度立体视觉156

第7章　其他三维视觉技术156

7.2　由纹理恢复形状163

7.3　激光测距法167

7.4　莫尔阴影与散焦测距173

思考与练习题178

参考文献178

第8章　多传感器三维视觉180

8.1　多传感器三维视觉系统180

8.2　全局标定方法186

8.3　全局标定系统193

8.4　全局标定精度分析与评价200

参考文献206

思考与练习题206

第9章　运动视觉分析207

9.1　图像运动特征提取207

9.2　基于光流的运动分析210

9.3　光流计算214

9.4　基于二维点匹配的运动分析218

9.5　基于二维直线匹配的运动计算221

9.6　基于三维点匹配的运动估计224

思考与练习题227

参考文献228

10.1　概述229

第10章　应用实例Ⅰ——小型构件内表面三维形貌视觉检测229

10.2　系统硬件与软件构成233

10.3　图像特征分析与提取239

10.4　系统标定与测量应用244

思考与练习题249

参考文献249

第11章　应用实例Ⅱ——天文导航250

11.1　概述250

11.2　CMOS图像传感器驱动及图像预处理254

11.3　基于径向和环向特征的星图识别262

11.4　改进的三角形算法星图识别267

思考与练习题273

参考文献273