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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、分析與機器視覺系統的開發技術。全書盡量避免只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“機器視覺系統構建”、“圖像操作與增強”和“特徵識別與機器決策”三大部分。其中第一部分主要討論成像系統模型原理、鏡頭相機部件的選型、系統的搭建和校準以及圖像採集、顯示和存儲等技術;第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;第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、特徵在機器視覺系統開發中的應用,以及目標測量、圖像模式匹配、目標分類識別等技術,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別等彩色圖像處理技術。 《圖像處理、分析與機器視覺(基於LabVIEW)》配有各種具有代表性的圖像實例,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,或高等學校電腦、虛擬儀器、自動化、模式識別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。
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- 前言 FOREWORO
- 目录
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第1部分 机器视觉系统构建
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第1章 绪论
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1.1 机器视觉的定义与发展
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1.2 机器视觉系统的构成与开发过程
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1.3 NI视觉平台简介及软件安装
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第2章 城像系统
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2.1 成像系统模型
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2.2 镜头
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2.3 相机
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2.4 本章小结
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第3章 图像采集、存储与显示
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3.1 图像采集设备
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3.2 NI-MAX与相机驱动
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3.3 IMAQ、IMAQdx与图像采集
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3.4 本章小结
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第4章 图像管理与显示
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4.1 内存中的图像
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4.2 内存图像管理
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4.3 图像显示
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4.4 ROI与图像遮罩
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4.5 无损图层
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4.6 本章小结
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第5章 图像存储
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5.1 图像文件读写
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5.2 BMP文件
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5.3 TIFF文件
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5.4 JPEG文件
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5.5 PNG文件
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5.6 AVI文件
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5.7 本章小结
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第6章 系统校准与图像矫正
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6.1 畸变模型
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6.2 图像校准
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6.3 坐标校准
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6.4 误差与校准质量
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6.5 图像几何矫正
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6.6 本章小结
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第2部分 图像操作与增强
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第7章 图像操作与运算
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7.1 像素操作
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7.2 图像操作与几何变换
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7.3 图像运算
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7.4 彩色图像操作与运算
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7.5 本章小结
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第8章 灰度分析与变换
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8.1 直方图
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8.2 灰度分析
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8.3 结构相似性
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8.4 灰度变换
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8.5 本章小结
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第9章 空间域图像增强
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9.1 线性卷积
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9.2 邻域增强
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9.3 本章小结
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第10章 频域图像增强
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10.1 图像的傅里叶变换
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10.2 图像的频域滤波
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10.3 NI Vision频域图像滤波方法
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10.4 本章小结
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第3部分 特征分析与机器决策
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第11章 阈值分割与边缘分割
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11.1 阈值分割
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11.2 边缘分割
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11.3 本章小结
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第12章 形态学与区域分割
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12.1 像素的形态学处理
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12.2 颗粒的形态学处理
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12.3 区域分割
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12.4 区域生长与形态学重构
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12.5 本章小结
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第13章 颗粒特征与分析
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13.1 点与线
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13.2 边界与面积
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13.3 角度和矩
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13.4 测量坐标系
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13.5 本章小结
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第14章 图像特征及应用
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14.1 灰度测量
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14.2 边缘检测
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14.3 轮廓分析与比较
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14.4 纹理分析
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14.5 角点检测
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14.6 本章小结
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第15章 图像模式匹配
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15.1 灰度匹配
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15.2 几何匹配
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15.3 黄金模板比较
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15.4 本章小结
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第16章 目标测量
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16.1 目标搜索
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16.2 特征定位
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16.3 几何测量
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16.4 结果判定
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16.5 本章小结
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第17章 分类识别
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17.1 训练过程与分类器
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17.2 分类检测与识别
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17.3 OCR
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17.4 本章小结
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第18章 彩色视觉
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18.1 色彩空间
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18.2 色谱与色彩匹配
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18.3 色彩定位
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18.4 彩色模式匹配
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18.5 色彩分类
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18.6 彩色图像分割
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18.7 本章小结
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第19章 仪表与条码
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19.1 仪表读取
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19.2 条码读取
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19.3 本章小结
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第20章 双目立体视觉
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20.1 双目视觉系统原理
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20.2 系统校准
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20.3 图像调整
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20.4 对应点匹配和3D重建
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20.5 本章小结
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- 参考文献
- 出版地 : 中國大陸
- 語言 : 簡體中文
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