作品简介

《图像处理、分析与机器视觉(基于LabVIEW)》主要介绍基于LabVIEW的图像处理、分析与机器视觉系统的开发技术。全书尽量避免只进行枯燥的理论讲解,而是从实际工程应用的角度将内容分为“机器视觉系统构建”、“图像操作与增强”和“特征识别与机器决策”三大部分。其中第一部分主要讨论成像系统模型原理、镜头相机部件的选型、系统的搭建和校准以及图像采集、显示和存储等技术;第二部分包括图像操作和变换、图像灰度分析以及图像增强等技术;第三部分介绍机器视觉软件开发的关键技术,不仅包括图像分割、形态学处理、特征提取、特征分析、特征在机器视觉系统开发中的应用,以及目标测量、图像模式匹配、目标分类识别等技术,还包括色彩空间和色彩匹配、色彩定位、彩色模式匹配以及色彩分类识别等彩色图像处理技术。

《图像处理、分析与机器视觉(基于LabVIEW)》配有各种具有代表性的图像实例,以及图像处理、分析和机器视觉应用的程序源代码。这些图像和源代码不仅可加强读者对内容的理解,还能作为实际工程项目的参考。

《图像处理、分析与机器视觉(基于LabVIEW)》可作为图像处理、分析和机器视觉项目开发人员的技术参考书,或高等学校计算机、虚拟仪器、自动化、模式识别与图像处理等专业的教材,也可作为对机器视觉开发团队或公司的培训或辅导教材。

作品目录

  • 内容简介
  • 作者介绍
  • 前言 FOREWORO
  • 第1部分 机器视觉系统构建
  • 第1章 绪论
  • 第2章 城像系统
  • 第3章 图像采集、存储与显示
  • 第4章 图像管理与显示
  • 第5章 图像存储
  • 第6章 系统校准与图像矫正
  • 第2部分 图像操作与增强
  • 第7章 图像操作与运算
  • 第8章 灰度分析与变换
  • 第9章 空间域图像增强
  • 第10章 频域图像增强
  • 第3部分 特征分析与机器决策
  • 第11章 阈值分割与边缘分割
  • 第12章 形态学与区域分割
  • 第13章 颗粒特征与分析
  • 第14章 图像特征及应用
  • 第15章 图像模式匹配
  • 第16章 目标测量
  • 第17章 分类识别
  • 第18章 彩色视觉
  • 第19章 仪表与条码
  • 第20章 双目立体视觉
  • 参考文献
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