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第1章 视觉测量技术概述1

1.1计算机视觉1

1.1.1计算机视觉的概念1

1.1.2计算机视觉的实现方法1

1.1.3计算机视觉技术的研究目标2

1.1.4计算机视觉技术的发展历程2

1.1.5 Marr视觉理论简介3

1.1.6计算机视觉技术的主要研究内容6

1.1.7计算机视觉系统的构成8

1.1.8计算机视觉技术的应用领域10

1.2计算机视觉检测技术16

1.2.1计算机视觉检测技术分类16

1.2.2计算机视觉测量技术17

1.2.3计算机视觉测量系统构成18

1.2.4计算机视觉测量技术的性能指标20

1.2.5计算机视觉测量系统的关键技术20

1.2.6计算机视觉测量技术的优点22

1.2.7影响测量系统精度的因素与提高方法22

1.2.8计算机视觉测量技术的主要应用领域23

1.2.9计算机视觉测量技术的发展趋势27

1.2.10计算机视觉测量的流程29

第2章 计算机视觉测量系统30

2.1光源照明系统30

2.1.1光源系统31

2.1.2常用可见光光源32

2.1.3光源类型37

2.1.4照明方式38

2.2固态摄像机47

2.2.1固态摄像机简介47

2.2.2摄影光学系统48

2.2.3光学镜头的一般知识介绍51

2.2.4分色滤光片54

2.3图像传感器55

2.3.1 CCD图像传感器55

2.3.2 CMOS图像传感器61

2.3.3 CCD与CMOS图像传感器的差异62

2.4图像采集卡63

2.5人工标志及被测物体表面处理65

2.5.1一般人1标志66

2.5.2人工标志的设计原则66

2.5.3人工标志的分类67

2.5.4回光反射标志67

2.5.5常用人工标记69

2.5.6被测物体的表面处理71

2.6计算机71

第3章 图像预处理73

3.1概述73

3.2图像滤波74

3.2.1图像噪声类型74

3.2.2空间域滤波76

3.2.3变换域滤波81

3.3频域滤波81

3.3.1一维离散傅里叶变换81

3.3.2二维离散傅里叶变换83

3.3.3二维离散傅里叶变换的性质84

3.3.4频域滤波的基本步骤85

3.3.5频域滤波和空间域滤波的关系86

3.3.6频域低通滤波86

3.4图像增强89

3.4.1空间域增强89

3.4.2直方图均衡化92

3.4.3直方图规定化方法99

3.4.4频域增强100

第4章 图像分割105

4.1图像分割概述105

4.2间断检测108

4.3边缘检测112

4.3.1边缘点检测113

4.3.2边缘连接125

4.4阈值分割132

4.4.1阈值分割的基本原理132

4.4.2双峰法134

4.4.3 p参数法135

4.4.4最小类内方差法136

4.4.5最大类间距离法136

4.4.6最大类间类内方差比法137

4.4.7最大熵法137

4.4.8自动迭代法138

4.4.9直方图变换法138

4.4.10连通区域标记139

4.5区域生长法142

4.5.1基于像素相似性的简单区域生长法143

4.5.2基于像素与区域相似性的质心型区域生长法145

4.5.3混合型区域增长149

4.5.4基于区域形状的区域增长149

4.6区域分裂合并方法150

第5章 摄像机标定152

5.1摄像机模型153

5.1.1坐标变换153

5.1.2成像变换157

5.1.3摄像机的镜头畸变158

5.1.4摄像机模型160

5.2摄像机标定166

5.2.1摄像机标定的透视变换法166

5.2.2摄像机标定两步法174

5.2.3摄像机标定两步法的标定过程177

5.2.4摄像机标定的张正友法180

5.2.5摄像机标定双平面法187

5.2.6畸变校正189

第6章 单目视觉测量191

6.1几何相似法测量191

6.2几何形状约束法测量192

6.3基于单摄像机的虚拟立体视觉193

6.3.1虚拟立体视觉简介193

6.3.2虚拟立体视觉测量原理194

6.3.3单摄像机虚拟立体视觉模型194

6.3.4系统相关参数计算195

6.4结构光视觉测量法196

6.4.1系统构成196

6.4.2数学模型196

6.4.3投影模式198

6.4.4标定方法202

6.5光笔式三维坐标测量方法203

6.5.1系统构成205

6.5.2测量原理205

6.5.3数学模型206

6.5.4关键技术209

6.5.5典型测量系统210

6.6几何光学法212

6.6.1散焦测距的基本原理214

6.6.2散焦测距的Pentland算法215

6.6.3 Subbarao的深度恢复算法218

第7章 双目视觉测量221

7.1双目视觉测量系统221

7.2双目视觉三维测量原理222

7.3双目视觉测量数学模型224

7.4双目视觉测量系统精度分析225

7.4.1测量系统结构参数对测量精度的影响225

7.4.2摄像机焦距对测量精度的影响231

7.5双目视觉系统结构设计232

7.5.1基于两台摄像机的双目视觉系统结构232

7.5.2基于单台摄像机的双目视觉系统结构232

7.5.3同一物镜法233

7.6运动物体的同步摄影方法234

7.7双目视觉测量系统标定234

7.8双目视觉测量系统立体匹配方法概述236

7.8.1立体匹配技术236

7.8.2稠密匹配方法剖析236

7.8.3特征匹配方法剖析237

7.9双目视觉测量系统常用约束条件238

7.9.1约束规则238

7.9.2外极限约束239

7.9.3其他约束条件241

7.10双目视觉测量特征匹配算法介绍243

7.10.1基于兴趣点的匹配算法244

7.10.2基于固定滑窗区域的匹配算法244

7.10.3基于形状模板的匹配算法246

7.10.4基于边缘特征的匹配算法247

参考文献248