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機器視覺理論與應用(科學出版社十四五普通高等教育研究生規劃教材)

  • 作者：編者:何炳蔚|責編:鄧靜
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030806604
  • 出版日期：2024/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：146
人民幣：RMB 68 元      售價：元
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內容大鋼
    本書全面闡述機器視覺基礎理論和廣泛應用，系統性地涵蓋了機器視覺基本原理、關鍵概念和應用方法，為初學者和專業人士提供了豐富的知識。
    本書主要內容包括圖像處理基礎、機器學習和深度學習在視覺中的應用、幾何視覺和3D點雲處理，為深入理解機器視覺打下基礎。此外，本書探討了機器視覺在工業和醫療等領域的應用，旨在將理論知識應用於實際項目，解決現實問題。
    本書講解了機器視覺領域的最新技術和發展方向，助力讀者跟進新興科技的最新進展。
    本書可作為普通高等教育相關專業本科生和研究生的教材，也可供學術研究者和工程實踐者參考使用。
作者介紹
編者:何炳蔚|責編:鄧靜
目錄
第1章  圖像處理基礎
  1.1  機器視覺概述
  1.2  數字圖像表示
    1.2.1  圖像增強
    1.2.2  圖像濾波
    1.2.3  圖像分割
    1.2.4  形態學圖像處理
    1.2.5  圖像暗通道處理
    1.2.6  角點檢測
    1.2.7  小結
第2章  機器學習和深度學習
  2.1  圖像分類與識別
    2.1.1  深度卷積神經網路
    2.1.2  數據集與遷移學習
    2.1.3  小結
  2.2  目標檢測與定位
    2.2.1  目標檢測的兩種演算法
    2.2.2  度學習模型與目標檢測及定位
    2.2.3  小結
  2.3  圖像分割與實例分割
    2.3.1  —般圖像分割
    2.3.2  圖像語義分割
    2.3.3  實例分割
    2.3.4  小結
  2.4  深度學習在圖像處理中的應用
    2.4.1  應用一：自動駕駛與視覺導航
    2.4.2  應用二：非接觸測量
    2.4.3  小結
第3章  相機標定與幾何視覺
  3.1  空間幾何變換
    3.1.1  齊次坐標
    3.1.2  射影變換
    3.1.3  比例變換
    3.1.4  歐氏變換
    3.1.5  小結
  3.2  相機透視投影模型
    3.2.1  相機內參標定
    3.2.2  相機外參標定
    3.2.3  小結
  3.3  三維幾何視覺
    3.3.1  視覺空間定位
    3.3.2  結構光和偏振光三維成像方法
    3.3.3  小結
  3.4  三維重建
    3.4.1  運動重構
    3.4.2  稠密重建
    3.4.3  小結
  3.5  非線性優化
    3.5.1  高斯-牛頓演算法
    3.5.2  LM演算法

    3.5.3  BA演算法
    3.5.4  小結
第4章  3D點雲處理與分析
  4.1  點雲分割
    4.1.1  點雲分割概述
    4.1.2  點雲分割面臨的挑戰
    4.1.3  點雲分割方法
    4.1.4  小結
  4.2  點雲補全
    4.2.1  傳統形狀補全方法
    4.2.2  基於深度學習的形狀補全方法
    4.2.3  小結
  4.3  點雲配准
    4.3.1  點雲配准策略
    4.3.2  迭代優化技術
    4.3.3  小結
  4.4  點雲濾波
    4.4.1  雜訊分析
    4.4.2  常用濾波方法
    4.4.3  小結
  4.5  點雲分類
    4.5.1  基於深度學習的點雲分類方法
    4.5.2  傳統機器學習方法在點雲分類的應用
    4.5.3  小結
第5章  應用實例
  5.1  基於事件相機的運動二維碼識別方法研究
    5.1.1  基於光流估計的二維碼圖像重建
    5.1.2  重建二維碼的定位修復
    5.1.3  二維碼的校正修復
    5.1.4  形態學操作修復
    5.1.5  小結
  5.2  物體三維形貌測量與重建
    5.2.1  線結構光測量原理
    5.2.2  線結構光測量系統組成及系統標定
    5.2.3  激光光條中心提取演算法
    5.2.4  三維形貌實時測量結果
    5.2.5  實驗結果誤差分析
    5.2.6  小結
  5.3  微創髖關節置換手術中的導航系統
    5.3.1  位置感知標記
    5.3.2  分散式定位方法
    5.3.3  接觸式配准方法
    5.3.4  小結
  5.4  基於增強現實技術的外科手術輔助系統
    5.4.1  基於模型邊緣的無標記識別技術
    5.4.2  基於視覺的三維配准
    5.4.3  醫學影像數據三維重建和手術路徑規劃
    5.4.4  增強現實場景搭建
    5.4.5  小結
  5.5  帶有力反饋功能的增強現實腦穿刺手術訓練系統研發

    5.5.1  手術訓練系統的圖像識別和註冊
    5.5.2  提升標記圖識別的穩定性
    5.5.3  基於標記圖的虛實配准方法研究
    5.5.4  基於模型代理的力反饋虛實交互實現
    5.5.5  小結
結合
參考文獻

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