●第1部分機器視覺繫統構建
第1章緒論
1.1機器視覺的定義與發展
1.2機器視覺繫統的構成與開發過程
1.3NI視覺平臺簡介及軟件安裝
第2章成像繫統
2.1成像繫統模型
2.2鏡頭
2.3相機
2.3.1CCD和CMOS
2.3.2模擬相機和模擬視頻信號
2.3.3數字相機和數字視頻信號
2.3.4相機篩選
2.4本章小結
第3章圖像采集、存儲與顯示
3.1圖像采集設備
3.2NIMAX與相機驅動
3.3IMAQ、IMAQdx與圖像采集
3.4本章小結
第4章圖像管理與顯示
4.1內存中的圖像
4.2內存圖像管理
4.3圖像顯示
4.3.1圖像顯示控件
4.3.2圖像瀏覽器
4.3.3外部窗口顯示
4.4ROI與圖像遮罩
4.5無損圖層
4.6本章小結
第5章圖像存儲
5.1圖像文件讀寫
5.2BMP文件
5.3TIFF文件
5.4JPEG文件
5.5PNG文件
5.6AVI文件
5.7本章小結
第6章繫統校準與圖像矯正
6.1畸變模型
6.2圖像校準
6.3坐標校準
6.4誤差與校準質量
6.5圖像幾何矯正
6.6本章小結
第2部分圖像操作與增強
第7章圖像操作與運算
7.1像素操作
7.2圖像操作與幾何變換
7.3圖像運算
7.4彩色圖像操作與運算
7.5本章小結
第8章灰度分析與變換
8.1直方圖
8.2灰度分析
8.3結構相似性
8.4灰度變換
8.5本章小結
第9章空間域圖像增強
9.1線性卷積
9.2鄰域增強
9.2.1線性濾波
9.2.2非線性濾波
9.3本章小結
第10章頻域圖像增強
10.1圖像的傅裡葉變換
10.2圖像的頻域濾波
10.3NIVision頻域圖像濾波方法
10.4本章小結
第3部分特征分析與機器決策
第11章閾值分割與邊緣分割
11.1閾值分割
11.1.1全局分割
11.1.2局部分割
11.2邊緣分割
11.2.1點檢測
11.2.2線檢測
11.2.3輪廓提取
11.3本章小結
第12章形態學與區域分割
12.1像素的形態學處理
12.2顆粒的形態學處理
12.3區域分割
12.4區域生長與形態學重構
12.5本章小結
第13章顆粒特征與分析
13.1點與線
13.2邊界與面積
13.3角度和矩
13.4測量坐標繫
13.5本章小結
第14章圖像特征及應用
14.1灰度測量
14.2邊緣檢測
14.3輪廓分析與比較
14.4紋理分析
14.4.1小波變換
14.4.2紋理的統計分析
14.5角點檢測
14.6本章小結
第15章圖像模式匹配
15.1灰度匹配
15.2幾何匹配
15.3黃金模板比較
15.4本章小結
第16章目標測量
16.1目標搜索
16.2特征定位
16.3幾何測量
16.3.1卡鉗
16.3.2卡尺
16.3.3解析幾何法
16.4結果判定
16.5本章小結
第17章分類識別
17.1訓練過程與分類器
17.1.1樣本集合
17.1.2分類器配置
17.1.3分類器操作和訓練
17.1.4分類器輸出和評價
17.2分類檢測與識別
17.3OCR
17.3.1字符集訓練
17.3.2文字識別與驗證
17.4本章小結
第18章彩色視覺
18.1色彩空間
18.2色譜與色彩匹配
18.3色彩定位
18.4彩色模式匹配
18.5色彩分類
18.6彩色圖像分割
18.7本章小結
第19章儀表與條碼
19.1儀表讀取
19.2條碼讀取
19.2.1一維碼
19.2.2二維碼
19.3本章小結
第20章雙目立體視覺
20.1雙目視覺繫統原理
20.2繫統校準
20.3圖像調整
20.4對應點匹配和3D重建
20.5本章小結
參考文獻

《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、分析與機器視覺繫統的開發技術。全書盡量避免隻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“機器視覺繫統構建”、“圖像操作與增強”和“特征識別與機器決策”三大部分。其中靠前部分主要討論成像繫統模型原理、鏡頭相機部件的選型、繫統的搭建和校準以及圖像采集、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、特征提取、特征分析、特征在機器視覺繫統開發中的應用，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等

楊高科 編著 著