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| 編輯推薦： |
本书系统介绍了智能视觉感知的基础知识、典型方法和关键技术，读者可以从中了解该领域的基本理论方法与前沿进展，并能据此解决实际应用问题。
在讲解智能视觉感知知识的同时，也弘扬了社会主义核心价值观，坚定文化自信，推进工程技术的改革创新
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| 內容簡介： |
智能视觉感知是人工智能的重要组成部分。本书系统介绍了智能视觉感知领域的基础知识、典型方法和关键技术。本书共8章，第1章为绪论，第2~5章介绍二维视觉感知的关键技术，即图像生成与表示、图像滤波与增强、颜色与纹理分析、图像分割四部分内容；第6章介绍三维视觉感知；第7章介绍基于深度学习的视觉感知；第8章介绍视觉SLAM。读者可以从中了解智能视觉感知的基本理论方法与前沿进展，并能据此解决智能视觉应用中的实际问题。本书例题丰富多样，每章均有习题，并在书后附有参考文献；本书另配有相应的数字化课程，读者可登录网站（https：//wwwicourse163org/course/NEU-1465996192？from=searchPage&outVendor=zw_mooc_pcssjg_）观看每个知识点的微视频。
本书可作为自动化、人工智能、计算机科学、计算机应用、信号与信息处理、模式识别与智能系统等方向的大学本科或研究生的专业基础课教材，也可作为相关专业的远程教育课程教材，还可供从事智能视觉技术应用行业的科技工作者自学或科研参考。
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| 目錄：
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出版说明
前言
第1章绪论
11人类视觉
111人眼结构及成像特点
112视网膜感光细胞及光的波长
113视觉形成过程及特性
12计算机视觉
121计算机视觉的概念及意义
122相关学科的区别和联系
13基于深度学习的智能视觉感知
技术
131深度学习
132常见的智能视觉感知技术
14智能视觉感知的应用语言与
软件
15智能视觉感知的应用
16内容安排
17本章小结
习题
第2章图像生成与表示
21不同性质的电磁波
22成像设备
221CCD相机
222视频摄像机
223多光谱成像设备
224光场相机
23数字图像
231数字图像的定义
232几种不同类型的图像
24摄像机标定
241摄像机标定的概念和意义
242摄像机标定分类
243摄像机成像坐标系
244摄像机成像模型
25从二维图像到三维结构
26其他类型的视觉传感器
261测微密度计
262X射线
263磁共振
264三维扫描仪
27本章小结
习题
第3章图像滤波与增强
31图像处理
311改善图像质量
312检测低层特征
32灰度级映射
321亮度调整
322图像求反
323动态范围压缩
324对比度增强
33去噪滤波
331常见的噪声
332滤波的工作原理
333几种主要的滤波
34图像平滑
341均值滤波
342高斯滤波
343自适应平滑滤波
35边缘检测
351人类视觉边缘检测
352LOG边缘检测器
353Canny边缘检测器
36卷积
361模板运算定义
362卷积运算
37本章小结
习题
第4章颜色与纹理分析
41颜色物理学
411感测被照物体
412感受器的敏感性
42基色系统
421RGB基色系统
422CMY基色系统
423HSV基色系统
424HSI基色系统
425LAB基色系统
43明暗分析
431单一光源的照射
432漫反射
433镜面反射法
434随距离变大而变暗
435人类的色感机制
44纹理与描述
441纹理特征的概念
442纹理特征的主要应用
45测量纹理特征
451边缘密度与方向
452局部二值分解
453共生矩阵和特征
454Laws纹理能量测度
455自相关和功率谱
46纹理分割
47本章小结
习题
第5章图像分割
51区域分割
511聚类方法
512区域增长法
52区域表示
521覆盖图
522标记图像
523边界编码
524四叉树
525特征表
53轮廓分割
531区域边界跟踪
532Canny边缘检测和连接
533相邻连贯的边缘生成曲线
534用霍夫变换检测直线和圆弧
54线段拟合模型
541直线拟合
542参数的封闭解
543拟合中存在的问题
55运动一致性分割
551时空边界
552运动轨迹聚类
56本章小结
习题
第6章三维视觉感知
61三维视觉概述
611三维视觉的主要方法
612与三维视觉感知相关的软硬件
系统
613三维视觉计算需要满足的条件
623D仿射变换
621坐标系
622平移
623缩放
624旋转
625基于刚体变换的比对
63摄像机成像模型
631模型的介绍
632透视变换矩阵
633正交投影与弱透视投影
634基于多摄像机的成像模型
64双目视觉
641双目成像和视差
642双目视觉的相机标定
643立体匹配
65结构光
651结构光的概念和工作原理
652结构光的分类
653相移法
66三维重建
6613D数据获取
662图像配准
663基于泊松方程的表面重建
664优化
665三维重建常见算法
67本章小结
习题
第7章基于深度学习的视觉感知
71深度学习简介
711人工神经网络
712深度学习的概念
72人工智能与深度学习
721图灵测试问题
722深度学习带动人工智能发展
73机器学习
731常见的概念
732经典的机器学习方法
74智能视觉感知任务与深度
学习
741颜色
742纹理
743形状
75深度学习基本原理
751基本原理
752深度学习和神经网络的区别和
联系
76深度学习常见模型
761深度卷积神经网络
762深度置信网络
763卷积玻尔兹曼机
764自编码器
77深度学习开发框架与视觉
应用
771深度学习开发框架
772深度学习视觉应用
78本章小结
习题
第8章视觉SLAM
81ROS操作系统
811ROS的概念
812ROS特点
813ROS版本选择
82经典视觉SLAM框架
821SLAM的概念和分类
822视觉SLAM框架
83三维空间刚体运动
831旋转矩阵和旋转向量
832欧拉角
833四元数
834相似、仿射、射影变换
84位姿估计
841位姿估计的研究意义
842常见的方法
85点云配准
851粗配准方案
852精配准方案
853结合法
86本章小结
习题
参考文献
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| 內容試閱：
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人类80%的感知信息来自视觉。人眼的视觉感知能力是我们认识世界的一把钥匙，而随着计算机技术的不断发展，其模拟人眼视觉功能的能力在近年来引起了广泛关注并成为人工智能领域的研究热点。智能视觉感知通过光学传感器信息，借鉴人眼视觉感知机制，融合计算机视觉、图像处理与分析、模式识别以及机器学习等领域的理论、方法与技术，实现对外部环境的感知、认知、决策与执行，可广泛应用于工业机器人、无人驾驶、智能制造、虚拟现实、混合现实等方面，是人工智能领域重要的组成部分，具有重要的研究与应用价值。本书系统介绍了智能视觉感知的基础知识、典型方法和关键技术，读者可以从中了解该领域的基本理论方法与前沿进展，并能据此解决实际应用问题。
本书在讲解智能视觉感知知识的同时，也弘扬了社会主义核心价值观，坚定文化自信，推进工程技术的改革创新。本书共8章，第1章为绪论，对智能视觉感知的发展历史、应用领域等进行详细介绍；第2章讲解图像生成与表示的基本原理，介绍电磁波特性、典型成像设备与成像原理，并介绍摄像机标定算法等；第3章讲解图像滤波与增强的基本原理、应用目标，并给出几种典型的图像滤波与增强算法；第4章讲解颜色与纹理分析的基本原理，介绍颜色物理学、典型的基色系统，并给出几种典型的颜色和纹理分析算法；第5章讲解图像分割的基本原理，并给出几种典型的图像分割算法；第6章讲解三维视觉感知的基本原理，介绍三维视觉软硬件系统，并给出几种典型的三维视觉感知算法，如双目视觉、结构光测量、三维重建等；第7章讲解基于深度学习的视觉感知，介绍智能感知任务与深度学习的关系、深度学习的基本原理，并给出几种典型的深度学习模型；第8章讲解视觉SLAM的基本原理，介绍ROS操作系统、几种经典的视觉SLAM框架、三维空间刚体运动、位姿估计、点云配准基本原理等。
这些章节涵盖了智能视觉感知领域的方方面面，每一章都探讨了该领域的重要议题。随着人工智能成为国际研究的热点与国家战略，欣喜地看到视觉感知智能化的飞速发展与进步，非常有幸身处其中并见证这个激动人心的过程。如果能够更加有幸为这个过程贡献一点自己的微薄之力，那将是多么令人欣慰的事情。
在编写此书过程中：
感谢贾娜娜、武云鹤、李小芳、梁锋、张松娜、贾小冬、刘益辄、田艺欣等学生的支持与奉献。他们合作完成了诸如图片优化、文字校准等任务。
感谢机械工业出版社编辑们的精心组织、认真审阅和细心修改。
最后感谢家人在各方面的理解和支持。
由于智能视觉感知技术的发展日新月异加之撰写时间有限，书中难免存在不足之处，望读者给予批评指正。
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