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第1章 概述 1

1.1 数字图像处理概述 1

1.1.1 数字图像的概念 2

1.1.2 数字图像处理的研究范畴 2

1.1.3 数字图像处理的特点 3

1.1.4 数字图像处理系统的组成 4

1.2 图像处理在工业中的发展及应用 5

1.2.1 发展 5

1.2.2 性能 5

1.2.3 应用 6

第2章 图像采集 7

2.1 光学成像原理与方法 7

2.1.1 光的特性和主要参数 7

2.1.2 当前成像方法 9

2.2 可见光图像的采集 11

2.2.1 传播规律 12

2.2.2 成像原理 12

2.2.3 采集设备 12

2.3 红外图像的采集 14

2.3.1 红外热成像原理 14

2.3.2 红外热像仪的构成及工作原理 15

第3章 相机标定 19

3.1 几何标定 19

3.1.1 摄像机标定模型 20

3.1.2 标定方法 21

3.1.3 标定装置 22

3.1.4 标定装置特征点坐标提取 23

3.1.5 标定结果 26

3.2 温度标定 28

3.2.1 红外辐射的规律 29

3.2.2 红外测温原理 30

3.2.3 温度测量方法 31

3.2.4 红外热像仪的温度标定 33

3.2.5 温度标定的结果及其分析 34

第4章 图像预处理 39

4.1 数字化 40

4.1.1 采样 41

4.1.2 量化 45

4.1.3 采样、量化对图像质量的影响 51

4.2 几何变换 52

4.2.1 形状变换 52

4.2.2 位置变换 56

4.2.3 仿射变换 60

4.3 图像增强 61

4.3.1 对比度线性展宽及非线性动态范围调整 61

4.3.2 直方图均衡化 64

4.4 平滑 65

4.4.1 均值滤波 66

4.4.2 中值滤波 66

4.4.3 边界保持滤波 67

4.4.4 维纳滤波 68

4.4.5 小波变换滤波 69

4.5 边缘检测 71

4.5.1 Robert算子 71

4.5.2 Prewitt算子 71

4.5.3 Sobel算子 72

4.5.4 Laplacian算子 73

4.5.5 Canny算子 74

第5章 图像分割与定位 78

5.1 图像分割 78

5.1.1 阈值分割的基本原理 79

5.1.2 固定阈值法 80

5.1.3 最大类间方差方法 80

5.1.4 自适应阈值选取法 81

5.2 图像定位 83

5.2.1 阈值分割法 83

5.2.2 电解槽灰度值竖向积分法 84

5.2.3 两种方法的简略比较及实践 85

第6章 图像理解 87

6.1 图像理解概述 87

6.2 特征提取 88

6.2.1 几何特征的提取方法 88

6.2.2 全局特征提取方法 89

6.2.3 纹理特征提取方法 93

6.3 分类器 95

6.3.1 常用分类器 95

6.3.2 支持向量机（SVM） 96

6.4 图像理解在工业中的应用 99

6.4.1 正负样本采集方案 99

6.4.2 特征改进 102

6.4.3 极板短路搜索方案 105

6.4.4 实验结果与分析 109

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