機器視覺

第1章 簡介
1.1機器視覺
1.2機器視覺的任務
1.3機器視覺和其他領域的關系
1.4后續章節的概要
1.5本章參考文獻
1.6習題

第2章 成像與圖像檢測
2.1成像的兩個方面
2.1.1透視投影
2.1.2正射投影
2.2亮度
2.3透鏡
2.4我們的視覺世界
2.5圖像檢測
2.5.1感知顏色
2.5.2隨機性和噪聲
2.5.3圖像量化
2.6本章參考文獻
2.7習題

第3章 二值圖：幾何性質
3.1二值圖
3.2簡單幾何性質
3.2.1區域的位置
3.2.2朝向
3.3投影
3.4離散二值圖
3.5行程編碼
3.6本章參考文獻
3.7習題

第4章 二值圖：拓撲性質
4.1多個物體
4.1.1標注圖像中的物體
4.1.2連通性
4.1.3串行標注算法
4.2局部計數和迭代修正
4.2.1局部計數
4.2.2集合可加性
4.2.3迭代修正
4.3本章參考文獻
4.4習題

第5章 區域與圖像分割
5.1設定閾值的方法
5.2統計直方圖
5.3空間相關性
5.4圖像分割
5.5使用顏色信息
5.6合並與分裂
5.7本章參考文獻
5.8習題

第6章 圖像處理：連續圖像
6.1線性移不變系統
6.2卷積與點擴散函數
6.3調制傳遞函數
6.4Fourier變換和濾波
6.5Fourier變換和卷積
6.6廣義函數與單位沖擊函數
6.7收斂因子與單位沖擊函數
6.8偏微分與卷積
6.9旋轉對稱與各向同性算子
6.10模糊，失焦和運動拖尾
6.11圖像復原與增強
6.12相關以及功率譜
6.13最優濾波器與噪聲抑制
6.14圖像模型
6.15本章參考文獻
6.16習題

第7章 圖像處理：離散圖像
7.1有限的圖像尺寸
7.2離散圖像采樣
7.3采樣定理
7.4離散Fourier變換
7.5循環卷積
7.6一些有用的結果
7.7本章參考文獻
7.8習題

第8章 邊緣和邊緣查找
8.1圖像中的邊緣
8.2微分算子
8.3離散近似
8.4局部算子和噪聲
8.5邊緣的檢測和定位
8.6結論和例子
8.7本章參考文獻
8.8習題

第9章 光照與顏色
9.1物體表面的反射率以及Land實驗
9.2Mondrian圖
9.3復原光照
9.4求解逆問題
9.5光照的歸一化
9.6選擇閾值
9.7離散情況下計算光照
9.8一個物理模型
9.9本章參考文獻
9.10習題

第10章 反射圖：光度立體視覺
10.1圖像亮度
10.2輻射
10.3圖像的形成
10.4雙向反射分布函數
10.5連續光源
10.6物體表面的反射性質
10.7物體表面的亮度
10.8物體表面的朝向
10.9反射圖
10.10圖像中的明暗
10.11明暗圖
10.12光度立體視覺
10.13估計反射率
10.14曲面朝向的查詢表
10.15本章參考文獻
10.16習題

第11章 從明暗恢復形狀
11.1從明暗中恢復形狀
11.2特征曲線與初始曲線
11.3奇異點
11.4奇異點附近的冪級數
11.5閉合邊界
11.6球極投影
11.7松弛方法
11.8從針狀圖中恢復景深
11.9本章參考文獻
11.10習題

第12章 運動場和光流
12.1運動場
12.2光流
12.3光流的光滑性
12.4填充光流信息
12.5邊界條件
12.6離散情況
12.7光流的不連續
12.8本章參考文獻
12.9習題

第13章 攝影測量和立體視覺
13.1兩張圖像之間的差異
13.2攝影測量
13.3絕對朝向
13.4相對朝向
13.5使用已知的相對朝向
13.6計算景深
13.7外部朝向
13.8內部朝向
13.9尋找共軛點對
13.10本章參考文獻
13.11習題

第14章 模式分類
14.1由一個例子引入
14.2特征向量
14.3基本方法
14.4最近鄰分類
14.5最近中心分類
14.6實例：白血球分類
14.7使用概率密度模型設計分類方法
14.8不同形狀的聚類
14.9聚類的自動形成
14.10一個童話
14.11本章參考文獻
14.12習題

第15章 多面體物體
15.1多面體場景的素描圖
15.2恢復三維結構
15.3梯度空間
15.4明暗和梯度空間
15.5圖像分割與多個物體的情況
15.6標記素描圖
15.7演示：復制一個積木結構
15.8本章參考文獻
15.9習題

第16章 擴展Gauss圖
16.1凸多面體
16.2Gauss圖
16.3Gauss曲率
16.4擴展Gauss圖
16.5擴展Gauss圖的例子
16.6離散情況
16.7圓環面的擴展Gauss圖
16.8對單位球面的剖分
16.9旋轉體的擴展Gauss圖
16.10一般情況下的Gauss曲率
16.11擴展Gauss圖的應用
16.12本章參考文獻
16.13習題

第17章 無源導航
17.1恢復觀測者的運動
17.2預備知識和技術
17.3平動的情況
17.4使用其他的范數形式
17.5轉動的情況
17.6一般剛體運動的情況
17.7本章參考文獻
17.8習題

第18章 從容器中抓取零件
18.1方法總覽
18.2動機
18.3裝着零件的容器
18.4圖像分割
18.5典型物體模型
18.6物體表面的透視收縮
18.7對齊主軸
18.8非凸的物體
18.9物體在空間中的姿態
18.10旋轉的表示方法
18.11朝向統計直方圖的匹配
18.12針狀圖的二次投影
18.13對偏離理想情況的矯正
18.14選擇要抓取的物體
18.15移動機器臂
18.16「眼———手」坐標系之間的變換
18.17任意形狀的物體
18.18結論
18.19結束語
18.20本章參考文獻
18.21習題

附錄：一些有用的數學工具
A.1求解三角形
A.2向量操作
A.3向量和矩陣的導數
A.4線性方程組的最小二乘解
A.5Lagrange乘子
A.6變分法
A.7本附錄參考文獻

參考文獻
索引

對於《Robot Vision》中譯本的出版發行，我感到非常興奮。因為這將使得廣大的學生、教師和科研人員可以更容易地接觸和了解機器視覺。自從《Robot Vision》首次出版以來，將近三十年過去了，機器視覺領域一直在不斷地發展和變化着，但是直到現在，始終存在着一種需要，即： 尋找一種關於這個領域的統一的研究方法，並且，該方法應該是能夠經受住時間考驗的。我相信在研究機器視覺的過程中，我們應該思索如下兩個問題：1) 成像過程的基本原理是什麼？2) 如何探索對成像過程「求逆」（也就是說，就是從一張圖像、多張圖像或者圖像序列中恢復出關於場景或者觀測者的信息）的知識和方法？顯然，要做到這一點，我們至少需要理解：光學、運動學和坐標變換。