陳兵旗編著的《機器視覺技術》一書具有以下特點。
1、從機器視覺理論與算法和機器視覺實際應用繫統兩個方面，講解機器視覺的構成、圖像處理方法以及應用實例。
2、書中所講案例均來自生產實踐，都得到了實際應用的檢驗。
3、以淺顯的圖文並茂的方法講解復雜的理論算法，每個算法都給出了實際處理案例。
4、本書彙集了圖像處理絕大多數現有流行算法。

本書分上下兩篇介紹機器視覺的構成、圖像處理方法以及應用實例。
上篇“機器視覺理論與算法”包括：機器視覺、圖像處理、目標提取、邊緣檢測、圖像平滑處理、幾何參數檢測、Hough變換、單目視覺測量、雙目視覺測量、運動圖像處理、傅裡葉變換、小波變換、模式識別、神經網絡、深度學習、遺傳算法。
下篇“機器視覺應用繫統”包括：通用圖像處理繫統ImageSys、二維運動測量分析繫統MIAS、三維運動測量分析繫統MIAS 3D、車輛視覺導航繫統。
本書彙集了圖像處理絕大多數現有流行算法,以淺顯的圖文並茂的方法講解復雜的理論算法,每個算法都給出了實際處理案例。
書中所講案例均來自生產實踐,都得到了實際應用的檢驗。
本書不僅適用於機器視覺和圖像處理理論結合實踐的教學,對於本及相關的課題研究人員和技術人員也具有重要的參考價值。

上篇 機器視覺理論與算法
第1章機器視覺/ 2
1.1機器視覺的作用/ 2
1.2機器視覺的硬件構成/ 3
1.2.1計算機/ 4
1.2.2圖像采集設備/ 6
1.3機器視覺的軟件及編程工具/ 7
1.4機器視覺、機器人和智能裝備/ 8
1.5機器視覺的功能與精度/ 9
第2章圖像處理/ 12
2.1圖像處理的發展過程/ 12
2.2數字圖像的采樣與量化/ 18
2.3彩色圖像與灰度圖像/ 20
2.4圖像文件及視頻文件格式/ 22
2.5數字圖像的計算機表述/ 23
2.6常用圖像處理算法及其通用性問題/ 24
參考文獻/ 25
第3章目標提取/ 26
3.1如何提取目標物體/ 26
3.2基於閾值的目標提取/ 26
3.2.1二值化處理/ 26
3.2.2閾值的確定/ 27
3.3基於顏色的目標提取/ 30
3.3.1色相、亮度、飽和度及其他/ 30
3.3.2顏色分量及其組合處理/ 33
3.4基於差分的目標提取/ 38
3.4.1幀間差分/ 38
3.4.2背景差分/ 39
參考文獻/ 40
第4章邊緣檢測/ 42
4.1邊緣與圖像處理/ 42
4.2基於微分的邊緣檢測/ 44
4.3基於模板匹配的邊緣檢測/ 45
4.4邊緣圖像的二值化處理/ 47
4.5細線化處理/ 48
4.6Canny算法/ 48
參考文獻/ 52
第5章圖像平滑處理/ 53
5.1圖像噪聲及常用平滑方式/ 53
5.2移動平均/ 54
5.3中值濾波/ 54
5.4高斯濾波/ 56
5.5模糊圖像的清晰化處理/ 59
5.5.1對比度增強/ 59
5.5.2自動對比度增強/ 61
5.5.3直方圖均衡化/ 63
5.5.4暗通道先驗法去霧處理/ 65
5.6二值圖像的平滑處理/ 67
參考文獻/ 69
第6章幾何參數檢測/ 70
6.1基於圖像特征的自動識別/ 70
6.2二值圖像的特征參數/ 70
6.3區域標記/ 73
6.4基於特征參數提取物體/ 74
6.5基於特征參數消除噪聲/ 75
參考文獻/ 76
第7章Hough變換/ 77
7.1傳統Hough變換的直線檢測/ 77
7.2過已知點Hough變換的直線檢測/ 79
7.3Hough變換的曲線檢測/ 81
參考文獻/ 81
第8章幾何變換/ 82
8.1關於幾何變換/ 82
8.2放大縮小/ 83
8.3平移/ 87
8.4旋轉/ 87
8.5復雜變形/ 88
8.6齊次坐標表示/ 90
參考文獻/ 91
第9章單目視覺測量/ 92
9.1硬件構成/ 92
9.2攝像機模型/ 93
9.2.1參考坐標繫/ 94
9.2.2攝像機模型分析/ 95
9.3攝像機標定/ 97
9.4標定尺檢測/ 98
9.4.1起始點/ 98
9.4.2藍黃邊界檢測/ 100
9.4.3確定角點坐標/ 102
9.4.4單應矩陣計算/ 103
9.5標定結果分析/ 103
9.6標識點自動檢測/ 104
9.7手動選取目標/ 110
9.8距離測量分析/ 110
9.8.1透視畸變對測距精度的影響/ 110
9.8.2目標點與標定點的距離對測距精度的影響/ 112
9.9面積測量算法/ 113
9.9.1獲取待測區域輪廓點集/ 113
9.9.2小凸多邊形擬合/ 114
9.9.3多邊形面積計算/ 115
9.9.4測量實例/ 116
參考文獻/ 117
第10章雙目視覺測量/ 118
10.1雙目視覺繫統的結構/ 118
10.1.1平行式立體視覺模型/ 119
10.1.2彙聚式立體視覺模型/ 120
10.2攝像機標定/ 122
10.2.1直接線性標定法/ 123
10.2.2張正友標定法/ 124
10.2.3攝像機參數與投影矩陣的轉換/ 128
10.3標定測量試驗/ 129
10.3.1直接線性標定法試驗/ 130
10.3.2張正友標定法試驗/ 131
10.3.3三維測量試驗/ 134
參考文獻/ 135
第11章運動圖像處理/ 136
11.1光流法/ 136
11.1.1光流法的基本概念/ 136
11.1.2光流法用於目標跟蹤的原理/ 137
11.2模板匹配/ 138
11.3運動圖像處理實例/ 139
11.3.1羽毛球技戰術實時圖像檢測/ 139
11.3.2蜜蜂舞蹈行為分析/ 145
參考文獻/ 154
第12章傅裡葉變換/ 155
12.1頻率的世界/ 155
12.2頻率變換/ 156
12.3離散傅裡葉變換/ 159
12.4圖像的二維傅裡葉變換/ 161
12.5濾波處理/ 162
參考文獻/ 163
第13章小波變換/ 164
13.1小波變換概述/ 164
13.2小波與小波變換/ 165
13.3離散小波變換/ 167
13.4小波族/ 167
13.5信號的分解與重構/ 168
13.6圖像處理中的小波變換/ 175
13.6.1二維離散小波變換/ 175
13.6.2圖像的小波變換編程/ 177
參考文獻/ 179
第14章模式識別/ 180
14.1模式識別與圖像識別的概念/ 180
14.2圖像識別繫統的組成/ 181
14.3圖像識別與圖像處理和圖像理解的關繫/ 182
14.4圖像識別方法/ 183
14.4.1模板匹配方法/ 183
14.4.2統計模式識別/ 183
14.4.3新的模式識別方法/ 187
14.5人臉圖像識別繫統/ 189
參考文獻/ 192
第15章神經網絡/ 193
15.1人工神經網絡/ 193
15.1.1人工神經網絡的生物學基礎/ 194
15.1.2人/ 195
15.1.3人的學習/ 195
15.1.4人的激活函數/ 196
15.1.5人工神經網絡的特點/ 197
15.2BP神經網絡/ 198
15.2.1BP神經網絡簡介/ 198
15.2.2BP神經網絡的訓練學習/ 200
15.2.3改進型BP神經網絡/ 202
15.3BP神經網絡在數字字符識別中的應用/ 203
15.3.1BP神經網絡數字字符識別繫統原理/ 204
15.3.2網絡模型的建立/ 205
15.3.3數字字符識別演示/ 207
參考文獻/ 209
第16章深度學習/ 210
16.1深度學習的發展歷程/ 210
16.2深度學習的基本思想/ 212
16.3淺層學習和深度學習/ 212
16.4深度學習與神經網絡/ 213
16.5深度學習訓練過程/ 214
16.6深度學習的常用方法/ 215
16.6.1自動編碼器/ 215
16.6.2稀疏編碼/ 218
16.6.3限制波爾茲曼機/ 220
16.6.4深信度網絡 / 222
16.6.5卷積神經網絡/ 225
16.7基於卷積神經網絡的手寫體字識別/ 228
16.7.1手寫字識別的卷積神經網絡結構/ 228
16.7.2卷積神經網絡文字識別的實現/ 231
參考文獻/ 231
第17章遺傳算法/ 232
17.1遺傳算法概述/ 232
17.2簡單遺傳算法/ 234
17.2.1遺傳表達/ 234
17.2.2遺傳算子/ 235
17.3遺傳參數/ 238
17.3.1交叉率和變異率/ 238
17.3.2其他參數/ 238
17.3.3遺傳參數的確定/ 238
17.4適應度函數/ 239
17.4.1目標函數映射為適應度函數/ 239
17.4.2適應度函數的尺度變換/ 240
17.4.3適應度函數設計對GA 的影響/ 241
17.5模式定理/ 242
17.5.1模式的幾何解釋/ 244
17.5.2模式定理/ 246
17.6遺傳算法在模式識別中的應用/ 248
17.6.1問題的設定/ 248
17.6.2GA的應用方法/ 250
17.6.3基於GA的雙目視覺匹配/ 252
參考文獻/ 255

下篇 機器視覺應用繫統
第18章通用圖像處理繫統ImageSys/ 258
18.1繫統簡介/ 258
18.2狀態窗/ 259
18.3圖像采集/ 259
18.3.1DirectX直接采集/ 259
18.3.2VFW PC相機采集/ 260
18.3.3A/D圖像卡采集/ 260
18.4直方圖處理/ 261
18.4.1直方圖/ 261
18.4.2線剖面/ 261
18.4.33D剖面/ 262
18.4.4累計分布圖/ 263
18.5顏色測量/ 264
18.6顏色變換/ 264
18.6.1顏色亮度變換/ 264
18.6.2HSI表示變換/ 265
18.6.3自由變換/ 265
18.6.4RGB顏色變換/ 266
18.7幾何變換/ 266
18.7.1仿射變換/ 266
18.7.2透視變換/ 267
18.8頻率域變換/ 267
18.8.1小波變換/ 267
18.8.2傅裡葉變換/ 268
18.9圖像間變換/ 270
18.9.1圖像間演算/ 270
18.9.2運動圖像校正/ 270
18.10濾波增強/ 271
18.10.1單模板濾波增強/ 271
18.10.2多模板濾波增強/ 272
18.10.3Canny邊緣檢測/ 273
18.11圖像分割/ 273
18.12二值運算/ 274
18.12.1基本運算/ 274
18.12.2特殊提取/ 275
18.13二值圖像測量/ 276
18.13.1幾何參數測量/ 276
18.13.2直線參數測量/ 281
18.13.3圓形分離/ 281
18.13.4輪廓測量/ 281
18.14幀編輯/ 282
18.15畫圖/ 283
18.16查看/ 284
18.17文件/ 284
18.17.1圖像文件/ 284
18.17.2多媒體文件/ 286
18.17.3多媒體文件編輯/ 289
18.17.4添加水印/ 290
18.18繫統設置/ 291
18.18.1繫統幀設置/ 291
18.18.2繫統語言設置/ 292
18.19繫統開發平臺Sample/ 293
參考文獻/ 293
第19章二維運動圖像測量分析繫統MIAS/ 294
19.1繫統概述/ 294
19.2文件/ 295
19.3運動圖像及2D比例標定/ 296
19.4運動測量/ 298
19.4.1自動測量/ 298
19.4.2手動測量/ 301
19.4.3標識測量/ 302
19.5結果瀏覽/ 305
19.5.1結果視頻表示/ 305
19.5.2位置速率/ 308
19.5.3偏移量/ 310
19.5.42點間距離/ 311
19.5.52線間夾角/ 311
19.5.6連接線圖一覽/ 312
19.6結果修正/ 313
19.6.1手動修正/ 313
19.6.2平滑化/ 313
19.6.3內插補間/ 314
19.6.4幀坐標變換/ 314
19.6.5人體重心測量/ 314
19.6.6設置事項/ 315
19.7查看/ 315
19.8實時測量/ 315
19.8.1實時目標測量/ 315
19.8.2實時標識測量/ 316
19.9開發平臺MSSample/ 316
參考文獻/ 317
第20章三維運動測量分析繫統MIAS 3D/ 318
20.1MIAS 3D繫統簡介/ 318
20.2文件/ 319
20.32D結果導入、3D標定及測量/ 319
20.4顯示結果/ 321
20.4.1視頻表示/ 322
20.4.2點位速率/ 323
20.4.3位移量/ 323
20.4.42點間距離/ 324
20.4.52線間夾角/ 325
20.4.6連接線一覽圖/ 326
20.5結果修正/ 326
20.6其他功能/ 327
參考文獻/ 327
第21章車輛視覺導航繫統/ 328
21.1車輛無人駕駛的發展歷程及趨勢/ 328
21.2視覺導航繫統的硬件/ 330
21.3視覺導航繫統的軟件/ 331
21.4導航試驗及性能測試比較/ 334

索引/ 337