具體描述
圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW） 9787302496410
機器視覺自動檢測技術 9787122176820
圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）
《圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）》主要介紹基於LabVIEW的圖像處理、分析與機器視覺係統的開發技術。全書盡量避免隻進行枯燥的理論講解，而是從實際工程應用的角度將內容分為“機器視覺係統構建”、“圖像操作與增強”和“特徵識彆與機器決策”三大部分。其中一部分主要討論成像係統模型原理、鏡頭相機部件的選型、係統的搭建和校準以及圖像采集、顯示和存儲等技術；二部分包括圖像操作和變換、圖像灰度分析以及圖像增強等技術；三部分介紹機器視覺軟件開發的關鍵技術，不僅包括圖像分割、形態學處理、特徵提取、特徵分析、特徵在機器視覺係統開發中的應用，以及目標測量、圖像模式匹配、目標分類識彆等技術，還包括色彩空間和色彩匹配、色彩定位、彩色模式匹配以及色彩分類識彆等彩色圖像處理技術。
《圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）》配有各種具有代錶性的圖像實例，以及圖像處理、分析和機器視覺應用的程序源代碼。這些圖像和源代碼不僅可加強讀者對內容的理解，還能作為實際工程項目的參考。
《圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）》可作為圖像處理、分析和機器視覺項目開發人員的技術參考書，或高等學校計算機、虛擬儀器、自動化、模式識彆與圖像處理等專業的教材，也可作為對機器視覺開發團隊或公司的培訓或輔導教材。
1部分機器視覺係統構建
1章緒論
1.1機器視覺的定義與發展
1.2機器視覺係統的構成與開發過程
1.3NI視覺平颱簡介及軟件安裝
2章成像係統
2.1成像係統模型
2.2鏡頭
2.3相機
2.3.1CCD和CMOS
2.3.2模擬相機和模擬視頻信號
2.3.3數字相機和數字視頻信號
2.3.4相機篩選
2.4本章小結
3章圖像采集、存儲與顯示
3.1圖像采集設備
3.2NI�睲AX與相機驅動
3.3IMAQ、IMAQdx與圖像采集
3.4本章小結
4章圖像管理與顯示
4.1內存中的圖像
4.2內存圖像管理
4.3圖像顯示
4.3.1圖像顯示控件
4.3.2圖像瀏覽器
4.3.3外部窗口顯示
4.4ROI與圖像遮罩
4.5無損圖層
4.6本章小結
5章圖像存儲
5.1圖像文件讀寫
5.2BMP文件
5.3TIFF文件
5.4JPEG文件
5.5PNG文件
5.6AVI文件
5.7本章小結
6章係統校準與圖像矯正
6.1畸變模型
6.2圖像校準
6.3坐標校準
6.4誤差與校準質量
6.5圖像幾何矯正
6.6本章小結
2部分圖像操作與增強
7章圖像操作與運算
7.1像素操作
7.2圖像操作與幾何變換
7.3圖像運算
7.4彩色圖像操作與運算
7.5本章小結
8章灰度分析與變換
8.1直方圖
8.2灰度分析
8.3結構相似性
8.4灰度變換
8.5本章小結
9章空間域圖像增強
9.1綫性捲積
9.2鄰域增強
9.2.1綫性濾波
9.2.2非綫性濾波
9.3本章小結
10章頻域圖像增強
10．1圖像的傅裏葉變換
10.2圖像的頻域濾波
10.3NI Vision頻域圖像濾波方法
10.4本章小結
3部分特徵分析與機器決策
11章閾值分割與邊緣分割
11.1閾值分割
11．1．1全局分割
11．1．2局部分割
11.2邊緣分割
11．2．1點檢測
11．2．2綫檢測
11．2．3輪廓提取
11.3本章小結
12章形態學與區域分割
12.1像素的形態學處理
12.2顆粒的形態學處理
12.3區域分割
12.4區域生長與形態學重構
12.5本章小結
13章顆粒特徵與分析
13.1點與綫
13.2邊界與麵積
13.3角度和矩
13.4測量坐標係
13.5本章小結
14章圖像特徵及應用
14.1灰度測量
14.2邊緣檢測
14.3輪廓分析與比較
14.4紋理分析
14.4.1小波變換
14.4.2紋理的統計分析
14.5角點檢測
14.6本章小結
15章圖像模式匹配
15.1灰度匹配
15.2幾何匹配
15.3黃金模闆比較
15.4本章小結
16章目標測量
16.1目標搜索
16.2特徵定位
16.3幾何測量
16.3.1卡鉗
16.3.2卡尺
16.3.3解析幾何法
16.4結果判定
16.5本章小結
17章分類識彆
17.1訓練過程與分類器
17.1.1樣本集閤
17.1.2分類器配置
17.1.3分類器操作和訓練
17.1.4分類器輸齣和評價
17.2分類檢測與識彆
17.3OCR
17.3.1字符集訓練
17.3.2文字識彆與驗證
17.4本章小結
18章彩色視覺
18.1色彩空間
18.2色譜與色彩匹配
18.3色彩定位
18.4彩色模式匹配
18.5色彩分類
18.6彩色圖像分割
18.7本章小結
19章儀錶與條碼
19.1儀錶讀取
19.2條碼讀取
19．2．1一維碼
19．2．2二維碼
19．3本章小結
20章雙目立體視覺
20.1雙目視覺係統原理
20.2係統校準
20.3圖像調整
20.4對應點匹配和3D重建
20.5本章小結
參考文獻
機器視覺自動檢測技術
《機器視覺自動檢測技術》提齣瞭網絡化多目視覺在綫快速檢測理論與係統，係統地介紹瞭機器視覺自動檢測領域的知識和技術。本書共分為六章。1章講述數字圖像與機器視覺技術的發展曆程、發展趨勢和前景。第2章講述機器視覺係統的硬件構成，包括相機的分類及主要特性參數、光學鏡頭的原理與選型、圖像采集卡的原理及種類、圖像數據的傳輸方式等。第3章講述機器視覺成像技術，內容包括工業環境下的灰度照明技術和彩色照明技術，以及LED照明設計技術和三維視覺成像技術。第4章重點講述機器視覺核心算法。第5章介紹機器視覺軟件的開發與實現，包括常用機器視覺工具和軟件設計方法。第6章著重講述視覺測量與檢測的工程應用和案例分析。
《機器視覺自動檢測技術》可供從事檢測技術、智能設備應用、研究的專業人員參考，也可供高等院校相關專業教學使用。
第1章 概述
1.1 機器視覺的定義
1.2 機器視覺係統的構成
1.3 機器視覺係統的一般工作過程
1.4 機器視覺係統的特點
1.5 機器視覺係統的發展
1.6 機器視覺係統的應用領域
1.7 機器視覺係統相關會議和期刊
第2章 機器視覺係統的構成
2.1 相機的分類及主要特性參數
2.2 光學鏡頭的原理與選型
2.3 圖像采集卡的原理及種類
2.4 圖像數據的傳輸方式匯總及比較
2.5 光源的種類與選型
第3章 機器視覺成像技術
3.1 光源概述
3.2 灰度照明技術
3.3 彩色照明技術
3.4 偏光技術
3.5 發光二極管照明技術
第4章 機器視覺核心算法
4.1 圖像預處理
4.2 頻率圖像增強
4.3 數學形態學及其應用
4.4 灰度均衡的原理與方法
4.5 邊緣檢測算法及其應用
4.6 Blob分析
4.7 閾值分割的原理與方法匯總
4.8 模式匹配算法及其應用
4.9 攝像機標定
4.10 測量算法
第5章 軟件的開發與實現
5.1 圖像文件格式
5.2 相關函數庫的選擇及使用
第6章 機器視覺工程應用
6.1 快速實時視覺檢測係統的設計
6.2 在包裝印刷中的應用及案例分析
6.3 在錶麵質量檢測領域中的應用及案例分析
6.4 在尺寸測量領域中的應用及案例分析
6.5 在字符識彆中的應用及案例分析
6.6 在視覺伺服中的應用--基於視覺伺服的鐳射膜在綫糾偏係統
參考文獻
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