机器视觉与机器学习

本书内容共十章。第一章为绪论, 包括机器视觉相关概念, 机器视觉的发展, 机器视觉的基本任务、机器视觉的应用领域等以及Marr视觉理论框架。第二章为数字图像处理内容, 包括图像滤波、图像分割与边缘提取、图像处理工具、特征点提取等, 用于机器视觉算法的设计与实现。第三章为相机成像, 包括相机成像模型与相机亮度、光源等方面内容。第四章为摄像机标定, 主要包括摄像机标定原理、方法与标定实现。第五章为基于Shape From X的三维视觉重建方法, 主要涵盖了从光度立体、明暗、运动及纹理恢复三维形状。第六章为双目立体视觉, 主要包括双目立体视觉原理、双目立体视觉标定、双目立体视觉重建算法与实现。第七章为结构光三维视觉, 包括基于条纹投影的面结构光与线结构光。第八章为深度相机, 介绍当前颇受欢迎的Kinect、Intel RealSense等深度相机的知识与相关应用。第九章为机器学习相关理论与方法, 包括神经网络、支持向量机、集成学习与深度学习。第十章为深度学习在机器视觉中的应用案例, 包括深度学习在图像分类、图像超分辨重建、图像去噪、目标跟踪、双目立体重建、多视图重建中的应用。