《影象處理、分析與機器視覺》這本書主要是講解了陣列影象處理的基本原理，以labview為工具實現了常見的影象處理演算法，以及labview視覺工業應用展示。

龍哥對本書評價：

1/影象處理理論講解完善。對影象處理理論描述全面，對labview視覺從業者，是一個很好的提升理論基礎的機會。

2/labview視覺自帶例程講解全面。本書對labview視覺自帶案例的講解非常透徹，對於一些引數不知道其含義或者設定方法的時候，可以參考這本書的 講解。

3/定位於labview視覺相關本科或研究生教材。非常適合用於大學labview視覺課程，但對於沒有學習過視覺理論的學員，不要直接嘗試透過此書學習labview視覺，難度較大。

適用群體：有一定視覺經驗，瞭解視覺的基礎概念的學生或技術人員。

學習順序：建議初學者按照，1/2/3/4/11/12/13/15/16，其他章節選學即可。

下面是本書主要內容介紹

1）第一章：主要講解視覺系統的加搭建

2）第二章：主要講光學成像原理

3）第三章:顏色空間,影象儲存和顯示

4）第四章：影象管理，labview中影象記憶體

5）第五章:影象儲存

6）第六章：標定與矯正

7）影象運算與操作

8）第八章，灰度分析與變換

9）第九章灰度濾波與增強

10）頻域增強

11）第11章：二值化與閾值分割

12）第12章，形態學處理

13）13章顆粒分析

14）14章定位/特徵點/抓圓/抓邊/幾何測量等

15）15章模板匹配幾何匹配

16）幾何測量，卡尺，抓邊等

17）分類器

18）彩色運算元

20）雙目視覺

）內容簡介編輯

本書針對影象處理、影象分析和機器視覺領域的有關原理與技術展開了廣泛而深入的討論，包括影象預處理、影象分割、形狀表示與描述、物體識別與影象理解、三維視覺、數學形態學影象處理技術、離散影象變換、影象壓縮、紋理描述、運動分析等。本書力圖將複雜的概念透過具體示例用易於理解的演算法來描述，提供了大量包含圖示和處理結果的插圖，特別有助於讀者的學習和理解。此外，本書還提供了豐富的參考文獻，既列出了那些經過時間考驗的經典論文，也列出了能反映未來發展方向的最新進展，適於讀者進一步深入探索。本書是為計算機專業影象處理、影象分析和機器視覺課程編寫的教材。本書覆蓋了十分廣泛的領域，包括人工智慧、訊號處理、人工神經網路、模式識別、機器學習、模糊數學等一系列相關學科。讀者透過學習本書，可以學到很多具有普遍價值的知識和具體的應用方法。本書可作為各高等院校計算機專業高年級本科生和研究生相應課程的教材，可以結合實際教學情況選用相應的章節。本書也特別適合有一定基礎的讀者自學。本書對從事相關科學技術領域的研究和工程技術人員也有很高的參考價值。此外，對於本領域的專業人士也可以作為技術手冊使用。1）目錄編輯第1章 引言 11.1 動機 11.2 計算機視覺為什麼是困難的 21.3 影象表達與影象分析的任務 41.4 總結 71.5 參考文獻 7第2章 影象及其表達與性質 82.1 影象表達若干概念 8連續影象函式 82.2 影象數字化 102.2.1 取樣 102.2.2 量化 112.3 數字影象性質 122.3.1 數字影象的度量和拓撲性質 122.3.2 直方圖 162.3.3 熵 172.3.4 影象的視覺感知 182.3.5 影象品質 202.3.6 影象中的噪聲 202.4 彩色影象 222.4.1 色彩物理學 222.4.2 人所感知的色彩 232.4.3 彩色空間 262.4.4 調色盤影象 282.4.5 顏色恆常性 282.5 攝像機概述 292.5.1 光敏感測器 292.5.2 黑白攝像機 302.5.3 彩色攝像機 322.6 總結 332.7 參考文獻 34第3章 影象及其數學與物理背景 353.1 概述 353.1.1 線性 353.1.2 狄拉克（Dirac）分佈和卷積 353.2 積分線性變換 373.2.1 作為線性系統的影象 373.2.2 積分線性變換引言 373.2.3 1D傅立葉變換 383.2.4 2 D傅立葉變換 413.2.5 取樣與夏農約束 433.2.6 離散餘弦變換 463.2.7 小波變換 473.2.8 本徵分析 513.2.9 奇異值分解 523.2.10 主分量分析 533.2.11 其他正交影象變換 543.3 作為隨機過程的影象 553.4 影象形成物理 573.4.1 作為輻射測量的影象 573.4.2 影象獲取與幾何光學 573.4.3 鏡頭像差和徑向畸變 603.4.4 從輻射學角度看影象獲取 623.4.5 表面反射 643.5 總結 673.6 參考文獻 67第4章 影象分析的資料結構 694.1 影象資料表示的層次 694.2 傳統影象資料結構 704.2.1 矩陣 704.2.2 鏈 724.2.3 拓撲資料結構 734.2.4 關係結構 734.3 分層資料結構 744.3.1 金字塔 744.3.2 四叉樹 754.3.3 其他金字塔結構 764.4 總結 774.5 參考文獻 78第5章 影象預處理 795.1 畫素亮度變換 795.1.1 位置相關的亮度校正 805.1.2 灰度級變換 805.2 幾何變換 825.2.1 畫素座標變換 835.2.2 亮度插值 845.3 區域性預處理 865.3.1 影象平滑 865.3.2 邊緣檢測運算元 925.3.3 二階導數過零點 965.3.4 影象處理中的尺度 985.3.5 Canny邊緣提取 1005.3.6 引數化邊緣模型 1025.3.7 多光譜影象中的邊緣 1035.3.8 頻域的區域性預處理 1035.3.9 用區域性預處理運算元作線檢測 1085.3.10 角點（興趣點）檢測 1095.3.11 最大穩定極值區域檢測 1125.4 影象復原 1145.4.1 容易復原的退化 1145.4.2 逆濾波 1155.4.3 維納濾波 1155.5 總結 1175.6 參考文獻 118第6章 分割 I 1246.1 閾值化 1246.1.1 閾值檢測方法 1266.1.2 最優閾值化 1276.1.3 多光譜閾值化 1296.2 基於邊緣的分割 1306.2.1 邊緣影象閾值化 1316.2.2 邊緣鬆弛法 1336.2.3 邊界跟蹤 1356.2.4 作為圖搜尋的邊緣跟蹤 1396.2.5 作為動態規劃的邊緣跟蹤 1466.2.6 Hough變換 1496.2.7 使用邊界位置資訊的邊界檢測 1556.2.8 從邊界構造區域 1566.3 基於區域的分割 1576.3.1 區域歸併 1586.3.2 區域分裂 1606.3.3 分裂與歸併 1616.3.4 分水嶺分割 1636.3.5 區域增長後處理 1666.4 匹配 1666.4.1 匹配標準 1676.4.2 匹配的控制策略 1686.5 分割的評測問題 1696.5.1 監督式評測 1696.5.2 非監督式評測 1726.6 總結 1726.7 參考文獻 175第7章 分割II 1827.1 均值移位分割 1827.2 活動輪廓模型——蛇行 1877.2.1 經典蛇行和氣球 1887.2.2 擴充套件 1917.2.3 梯度向量流蛇 1917.3 幾何變形模型——水平集和測地活動輪廓 1947.4 模糊連線性 2007.5 面向基於3D圖的影象分割 2047.5.1 邊界對的同時檢測 2057.5.2 次優的表面檢測 2087.6 圖割分割 2097.7 最優單和多表面分割 2147.8 總結 2237.9 參考文獻 224第8章 形狀表示與描述 2328.1 區域標識 2348.2 基於輪廓的形狀表示與描述 2368.2.1 鏈碼 2378.2.2 簡單幾何邊界表示 2378.2.3 邊界的傅立葉變換 2398.2.4 使用片段序列的邊界描述 2418.2.5 B樣條表示 2438.2.6 其他基於輪廓的形狀描述方法 2458.2.7 形狀不變數 2458.3 基於區域的形狀表示與描述 2488.3.1 簡單的標量區域描述 2488.3.2 矩 2518.3.3 凸包 2538.3.4 基於區域骨架的圖表示 2578.3.5 區域分解 2598.3.6 區域鄰近圖 2608.4 形狀類別 2618.5 總結 2618.6 參考文獻 263第9章 物體識別 2709.1 知識表示 2709.2 統計模式識別 2749.2.1 分類原理 2759.2.2 分類器設定 2769.2.3 分類器學習 2789.2.4 支援向量機 2809.2.5 聚類分析 2849.3 神經元網路 2869.3.1 前饋網路 2879.3.2 非監督學習 2889.3.3 Hopfield神經元網路 2899.4 句法模式識別 2909.4.1 語法與語言 2919.4.2 句法分析與句法分類器 2939.4.3 句法分類器學習與語法推導 2949.5 作為圖匹配的識別 2959.5.1 圖和子圖的同構 2969.5.2 圖的相似度 2989.6 識別中的最佳化技術 2999.6.1 遺傳演算法 3009.6.2 模擬退火 3029.7 模糊系統 3039.7.1 模糊集和模糊隸屬函式 3049.7.2 模糊集運算 3059.7.3 模糊推理 3069.7.4 模糊系統設計與訓練 3089.8 模式識別中的Boosting方法 3099.9 總結 3119.10 參考文獻 314第10章 影象理解 31910.1 影象理解控制策略 32010.1.1 並行和序列處理控制 32010.1.2 分層控制 32110.1.3 自底向上的控制 32110.1.4 基於模型的控制 32110.1.5 混合的控制策略 32210.1.6 非分層控制 32510.2 RANSAC：透過隨機抽樣一致來擬合 32610.3 點分佈模型 32910.4 活動表觀模型 33710.5 影象理解中的模式識別方法 34410.5.1 基於分類的分割 34410.5.2 上下文影象分類 34610.6 Boosted層疊分類器用於快速物體檢測 34910.7 場景標註和約束傳播 35210.7.1 離散鬆弛法 35310.7.2 機率鬆弛法 35510.7.3 搜尋解釋樹 35710.8 語義影象分割和理解 35710.8.1 語義區域增長 35810.8.2 遺傳影象解釋 36010.9 隱馬爾可夫模型 36510.9.1 應用 36910.9.2 耦合的HMM 37010.9.3 貝葉斯信念網路 37110.10 高斯混合模型和期望最大化 37210.11 總結 37810.12 參考文獻 380第11章 3D視覺和幾何 38911.1 3D視覺任務 38911.1.1 Marr理論 39111.1.2 其他視覺範疇：主動和有目的的視覺 39211.2 射影幾何學基礎 39311.2.1 射影空間中的點和超平面 39411.2.2 單應性 39511.2.3 根據對應點估計單應性 39711.3 單透視攝像機 40011.3.1 攝像機模型 40011.3.2 齊次座標系中的投影和反投影 40211.3.3 從已知場景標定一個攝像機 40311.4 從多檢視重建場景 40311.4.1 三角測量 40311.4.2 射影重建 40411.4.3 匹配約束 40511.4.4 光束平差法 40611.4.5 升級射影重建和自標定 40711.5 雙攝像機和立體感知 40811.5.1 極線幾何學——基本矩陣 40811.5.2 攝像機的相對運動——本質矩陣 41011.5.3 分解基本矩陣到攝像機矩陣 41111.5.4 從對應點估計基本矩陣 41111.5.5 雙攝像機矯正結構 41211.5.6 矯正計算 41411.6 三攝像機和三視張量 41511.6.1 立體對應點演算法 41711.6.2 距離影象的主動獲取 42111.7 由輻射測量到3D資訊 42311.7.1 由陰影到形狀 42311.7.2 光度測量立體視覺 42611.8 總結 42711.9 參考文獻 428第12章 3D視覺的應用 43312.1 由X到形狀 43312.1.1 由運動到形狀 43312.1.2 由紋理到形狀 43712.1.3 其他由X到形狀的技術 43912.2 完全的3D物體 44012.2.1 3D物體、模型以及相關問題 44012.2.2 線條標註 44112.2.3 體積表示和直接測量 44312.2.4 體積建模策略 44412.2.5 表面建模策略 44612.2.6 為獲取完整3D模型的面元標註與融合 44712.3 基於3D模型的視覺 45112.3.1 一般考慮 45112.3.2 Goad演算法 45212.3.3 基於模型的亮度影象曲面物體識別 45512.3.4 基於模型的距離影象識別 45612.4 3D場景的2D視圖表達 45612.4.1 觀察空間 45612.4.2 多視圖表達和示象圖 45712.4.3 作為2D檢視結構化表達的幾何基元 45712.4.4 利用儲存的2D檢視顯示3D真實世界場景 45812.5 例項研究——由未組織的2D檢視集重建3D 46012.6 總結 46312.7 參考文獻 464第13章 數學形態學 47013.1 形態學基本概念 47013.2 形態學四原則 47113.3 二值膨脹和腐蝕 47213.3.1 膨脹 47213.3.2 腐蝕 47413.3.3 擊中擊不中變換 47613.3.4 開運算和閉運算 47613.4 灰度級膨脹和腐蝕 47713.4.1 頂面、本影、灰度級膨脹和腐蝕 47713.4.2 本影同胚定理和膨脹、腐蝕及開、閉運算的性質 47913.4.3 頂帽變換 48013.5 骨架和物體標記 48113.5.1 同倫變換 48113.5.2 骨架和最大球 48113.5.3 細化、粗化和同倫骨架 48213.5.4 熄滅函式和最終腐蝕 48513.5.5 最終腐蝕和距離函式 48613.5.6 測地變換 48713.5.7 形態學重構 48813.6 粒度測定法 48913.7 形態學分割與分水嶺 49113.7.1 粒子分割、標記和分水嶺 49113.7.2 二值形態學分割 49113.7.3 灰度級分割和分水嶺 49313.8 總結 49413.9 參考文獻 495第14章 影象資料壓縮 49714.1 影象資料性質 49814.2 影象資料壓縮中的離散影象變換 49814.3 預測壓縮方法 50014.4 向量量化 50214.5 分層的和漸進的壓縮方法 50214.6 壓縮方法比較 50314.7 其他技術 50414.8 編碼 50414.9 JPEG和MPEG影象壓縮 50514.9.1 JPEG——靜態影象壓縮 50514.9.2 JPEG-2000壓縮 50614.9.3 MPEG——全運動的影片壓縮 50814.10 總結 50914.11 參考文獻 511第15章 紋理 51415.1 統計紋理描述 51615.1.1 基於空間頻率的方法 51615.1.2 共生矩陣 51715.1.3 邊緣頻率 51915.1.4 基元長度（行程） 52015.1.5 Laws紋理能量度量 52115.1.6 分形紋理描述 52115.1.7 多尺度紋理描述——小波域方法 52215.1.8 其他紋理描述的統計方法 52515.2 句法紋理描述方法 52615.2.1 形狀鏈語法 52615.2.2 圖語法 52715.2.3 分層紋理中的基元分組 52815.3 混合的紋理描述方法 53015.4 紋理識別方法的應用 53115.5 總結 53115.6 參考文獻 532第16章 運動分析 53716.1 差分運動分析方法 53916.2 光流 54216.2.1 光流計算 54216.2.2 全域性和區域性光流估計 54416.2.3 區域性和全域性相結合的光流估計 54616.2.4 運動分析中的光流 54616.3 基於興趣點對應關係的分析 54916.3.1 興趣點的檢測 54916.3.2 興趣點的對應關係 54916.4 特定運動模式的檢測 55116.5 影片跟蹤 55416.5.1 背景建模 55416.5.2 基於核函式的跟蹤 55816.5.3 目標路徑分析 56216.6 輔助跟蹤的運動模型 56616.6.1 卡爾曼濾波器 56716.6.2 粒子濾波器 57016.7 總結 57316.8 參考文獻 575