机器人视觉基础：MATLAB编程与应用 / 新工科视域下普通高等院校机器人学领域精品系列教材
定价：￥36.80
作者： 付中涛，陈绪兵
出版时间：2025-05
最新印次日期：2025-5
出版社：华中科技大学出版社
- 华中科技大学出版社
- 9787577217512
- 1-1
- 553766
- 16开
- 2025-05
- 机器人工程
- 本科
作者简介
内容简介
机器人视觉作为机器视觉在智能机器人领域的拓展应用，充分体现了多学科交叉的重要性。本书深入探讨了机器人视觉在实际应用中所涉及的算法，并利用MATLAB编程语言进行了详尽的阐述。本书系统地阐释了机器人视觉系统的组成和工作原理，并配备了相应的MATLAB程序和PPT电子课件以辅助学习。
全书共10章：第1章绪论，阐述了机器人视觉系统的定义、组成、发展历程及其应用领域等；第2章至第7章为图像处理部分，包括数字图像基础、图像预处理、图像分割、图像特征提取、图像形态学以及图像模板匹配；第8章和第9章详细介绍了机器人视觉系统标定和3D视觉测量基础；第10章给出了机器人视觉的典型案例分析。
本书可作为高等工科院校机器人工程、机械电子工程、电子信息工程、计算机科学、自动化等专业本科生和研究生的教学参考书，同时也可供相关专业工程技术人员使用。
全书共10章：第1章绪论，阐述了机器人视觉系统的定义、组成、发展历程及其应用领域等；第2章至第7章为图像处理部分，包括数字图像基础、图像预处理、图像分割、图像特征提取、图像形态学以及图像模板匹配；第8章和第9章详细介绍了机器人视觉系统标定和3D视觉测量基础；第10章给出了机器人视觉的典型案例分析。
本书可作为高等工科院校机器人工程、机械电子工程、电子信息工程、计算机科学、自动化等专业本科生和研究生的教学参考书，同时也可供相关专业工程技术人员使用。
目录
第1章绪论
1.1机器人视觉的概念
1.2机器人视觉系统
1.2.1工作原理
1.2.2系统组成
1.2.3常用的视觉开发软件
1.3机器视觉的发展历程
1.3.1国外发展历程
1.3.2国内发展历程
1.4机器人视觉的应用领域
1.5机器人视觉的发展趋势
习题
第2章数字图像基础
2.1图像
2.1.1图像的分类
2.1.2数字图像
2.1.3数字图像的表示
2.1.4颜色模型
2.2图像的数字化
2.2.1采样
2.2.2量化
2.2.3压缩编码
2.2.4采样、量化与数字图像的关系
2.3图像像素间的关系
2.3.1邻域关系
2.3.2邻接性和连通性
2.3.3区域与边界
2.3.4像素之间的距离
2.4图像灰度直方图
2.4.1直方图的性质
2.4.2直方图的应用
习题
第3章图像预处理
3.1图像的几何变换
3.1.1图像的平移、旋转和缩放
3.1.2图像的仿射变换
3.1.3图像的投影变换
3.2感兴趣区域
3.3图像增强
3.3.1直方图均衡化
3.3.2增强对比度
3.3.3处理失焦图像
3.4图像平滑与去噪
3.4.1均值滤波
3.4.2中值滤波
3.4.3高斯滤波
习题
第4章图像分割
4.1阈值分割
4.1.1全局阈值分割
4.1.2局部阈值分割
4.2区域分割
4.2.1区域生长法
4.2.2区域分裂合并法
4.3边缘检测
4.3.1一阶微分算子
4.3.2二阶微分算子
4.4Hough变换
4.5分水岭算法
习题
第5章图像特征提取
5.1图像特征概述
5.2基于区域形状的特征
5.3基于灰度值的特征
5.4基于图像纹理的特征
习题
第6章图像形态学
6.1数学形态学运算
6.2二值图像的形态学运算
6.2.1腐蚀与膨胀运算
6.2.2开与闭运算
6.2.3顶帽与底帽运算
6.2.4击中击不中运算
6.3灰度图像的形态学运算
6.3.1腐蚀与膨胀运算
6.3.2开与闭运算
6.3.3顶帽与底帽运算
6.4二值图像的形态学应用
6.4.1边界提取
6.4.2孔洞填充
6.4.3骨架运算
习题
第7章图像模板匹配
7.1图像模板匹配概述
7.2基于图像灰度值的模板匹配
7.2.1模板匹配的原理
7.2.2基于灰度相关性的模板匹配的算法
7.3基于图像特征的模板匹配
7.3.1不变矩匹配法
7.3.2距离变换匹配法
7.3.3最小均方误差匹配法
7.4图像金字塔
7.5模板图像的创建
7.5.1从图像特定区域中创建模板
7.5.2使用XLD轮廓创建模板
习题
第8章机器人视觉系统标定
8.1视觉相机参数的标定
8.1.1坐标系的建立与变换
8.1.2畸变模型
8.1.3相机参数标定的流程
8.2机器人手眼关系标定
8.2.1标定原理
8.2.2标定方程AX=XB的求解
8.2.3实例分析
习题
第9章3D视觉测量基础
9.1双目视觉测量法
9.1.1工作原理
9.1.2工作流程
9.1.3实例分析
9.2激光三角测量法
9.2.1工作原理
9.2.2分类
9.2.3工作流程
9.3结构光测量法
9.4飞行时间测量法
9.5四种3D测量方法的比较
习题
第10章典型案例分析
10.1概述
10.2视觉测量
10.3视觉检测
10.4视觉识别
10.5视觉定位
10.6机器人视觉伺服
习题
参考文献
1.1机器人视觉的概念
1.2机器人视觉系统
1.2.1工作原理
1.2.2系统组成
1.2.3常用的视觉开发软件
1.3机器视觉的发展历程
1.3.1国外发展历程
1.3.2国内发展历程
1.4机器人视觉的应用领域
1.5机器人视觉的发展趋势
习题
第2章数字图像基础
2.1图像
2.1.1图像的分类
2.1.2数字图像
2.1.3数字图像的表示
2.1.4颜色模型
2.2图像的数字化
2.2.1采样
2.2.2量化
2.2.3压缩编码
2.2.4采样、量化与数字图像的关系
2.3图像像素间的关系
2.3.1邻域关系
2.3.2邻接性和连通性
2.3.3区域与边界
2.3.4像素之间的距离
2.4图像灰度直方图
2.4.1直方图的性质
2.4.2直方图的应用
习题
第3章图像预处理
3.1图像的几何变换
3.1.1图像的平移、旋转和缩放
3.1.2图像的仿射变换
3.1.3图像的投影变换
3.2感兴趣区域
3.3图像增强
3.3.1直方图均衡化
3.3.2增强对比度
3.3.3处理失焦图像
3.4图像平滑与去噪
3.4.1均值滤波
3.4.2中值滤波
3.4.3高斯滤波
习题
第4章图像分割
4.1阈值分割
4.1.1全局阈值分割
4.1.2局部阈值分割
4.2区域分割
4.2.1区域生长法
4.2.2区域分裂合并法
4.3边缘检测
4.3.1一阶微分算子
4.3.2二阶微分算子
4.4Hough变换
4.5分水岭算法
习题
第5章图像特征提取
5.1图像特征概述
5.2基于区域形状的特征
5.3基于灰度值的特征
5.4基于图像纹理的特征
习题
第6章图像形态学
6.1数学形态学运算
6.2二值图像的形态学运算
6.2.1腐蚀与膨胀运算
6.2.2开与闭运算
6.2.3顶帽与底帽运算
6.2.4击中击不中运算
6.3灰度图像的形态学运算
6.3.1腐蚀与膨胀运算
6.3.2开与闭运算
6.3.3顶帽与底帽运算
6.4二值图像的形态学应用
6.4.1边界提取
6.4.2孔洞填充
6.4.3骨架运算
习题
第7章图像模板匹配
7.1图像模板匹配概述
7.2基于图像灰度值的模板匹配
7.2.1模板匹配的原理
7.2.2基于灰度相关性的模板匹配的算法
7.3基于图像特征的模板匹配
7.3.1不变矩匹配法
7.3.2距离变换匹配法
7.3.3最小均方误差匹配法
7.4图像金字塔
7.5模板图像的创建
7.5.1从图像特定区域中创建模板
7.5.2使用XLD轮廓创建模板
习题
第8章机器人视觉系统标定
8.1视觉相机参数的标定
8.1.1坐标系的建立与变换
8.1.2畸变模型
8.1.3相机参数标定的流程
8.2机器人手眼关系标定
8.2.1标定原理
8.2.2标定方程AX=XB的求解
8.2.3实例分析
习题
第9章3D视觉测量基础
9.1双目视觉测量法
9.1.1工作原理
9.1.2工作流程
9.1.3实例分析
9.2激光三角测量法
9.2.1工作原理
9.2.2分类
9.2.3工作流程
9.3结构光测量法
9.4飞行时间测量法
9.5四种3D测量方法的比较
习题
第10章典型案例分析
10.1概述
10.2视觉测量
10.3视觉检测
10.4视觉识别
10.5视觉定位
10.6机器人视觉伺服
习题
参考文献
