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內容簡介

《圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）》主要介紹基於LabVIEW的圖像處理、分析與機器視覺係統的開發技術。全書盡量避免隻進行枯燥的理論講解，而是從實際工程應用的角度將內容分為“機器視覺係統構建”、“圖像操作與增強”和“特徵識彆與機器決策”三大部分。其中第一部分主要討論成像係統模型原理、鏡頭相機部件的選型、係統的搭建和校準以及圖像采集、顯示和存儲等技術；第二部分包括圖像操作和變換、圖像灰度分析以及圖像增強等技術；第三部分介紹機器視覺軟件開發的關鍵技術，不僅包括圖像分割、形態學處理、特徵提取、特徵分析、特徵在機器視覺係統開發中的應用，以及目標測量、圖像模式匹配、目標分類識彆等技術，還包括色彩空間和色彩匹配、色彩定位、彩色模式匹配以及色彩分類識彆等彩色圖像處理技術。
《圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）》配有各種具有代錶性的圖像實例，以及圖像處理、分析和機器視覺應用的程序源代碼。這些圖像和源代碼不僅可加強讀者對內容的理解，還能作為實際工程項目的參考。
《圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）》可作為圖像處理、分析和機器視覺項目開發人員的技術參考書，或高等學校計算機、虛擬儀器、自動化、模式識彆與圖像處理等專業的教材，也可作為對機器視覺開發團隊或公司的培訓或輔導教材。

作者簡介

　　楊高科，現就職於加拿大THALES公司，曾先後在SIEMENS、ALCATEL-LUCENT上海貝爾從事係統設計工作，並主持和管理過多個大型自動控製項目的部署實施。是國內較早使用LabVIEW進行虛擬儀器和機器視覺係統開發的工程人員之一，著有《LabVIEW虛擬儀器項目開發與管理》一書。

目錄

第1部分 機器視覺係統構建
第1章 緒論
1．1 機器視覺的定義與發展
1．2 機器視覺係統的構成與開發過程
1．3 NI視覺平颱簡介及軟件安裝
第2章 成像係統
2．1 成像係統模型
2．2 鏡頭
2．3 相機
2．3．1 CCD和CMOS
2．3．2 模擬相機和模擬視頻信號
2．3．3 數字相機和數字視頻信號
2．3．4 相機篩選
2．4 本章小結
第3章 圖像采集、存儲與顯示
3．1 圖像采集設備
3．2 NI-MAX與相機驅動
3．3 IMAQ、IMAQdx與圖像采集
3．4 本章小結
第4章 圖像管理與顯示
4．1 內存中的圖像
4．2 內存圖像管理
4．3 圖像顯示
4．3．1 圖像顯示控件
4．3．2 圖像瀏覽器
4．3．3 外部窗口顯示
4．4 ROI與圖像遮罩
4．5 無損圖層
4．6 本章小結
第5章 圖像存儲
5．1 圖像文件讀寫
5．2 BMP文件
5．3 TIFF文件
5．4 JPEG文件
5．5 PNG文件
5．6 AVI文件
5．7 本章小結
第6章 係統校準與圖像矯正
6．1 畸變模型
6．2 圖像校準
6．3 坐標校準
6．4 誤差與校準質量
6．5 圖像幾何矯正
6．6 本章小結

第2部分 圖像操作與增強
第7章 圖像操作與運算
7．1 像素操作
7．2 圖像操作與幾何變換
7．3 圖像運算
7．4 彩色圖像操作與運算
7．5 本章小結
第8章 灰度分析與變換
8．1 直方圖
8．2 灰度分析
8．3 結構相似性
8．4 灰度變換
8．5 本章小結
第9章 空間域圖像增強
9．1 綫性捲積
9．2 鄰域增強
9．2．1 綫性濾波
9．2．2 非綫性濾波
9．3 本章小結
第10章 頻域圖像增強
10．1 圖像的傅裏葉變換
10．2 圖像的頻域濾波
10．3 NI-Vision頻域圖像濾波方法
10．4 本章小結

第3部分 特徵分析與機器決策
第11章 閾值分割與邊緣分割
11．1 閾值分割
11．1．1 全局分割
11．1．2 局部分割
11．2 邊緣分割
11．2．1 點檢測
11．2．2 綫檢測
11．2．3 輪廓提取
11．3 本章小結
第12章 形態學與區域分割
12．1 像素的形態學處理
12．2 顆粒的形態學處理
12．3 區域分割
12．4 區域生長與形態學重構
12．5 本章小結
第13章 顆粒特徵與分析
13．1 點與綫
13．2 邊界與麵積
13．3 角度和矩
13．4 測量坐標係
13．5 本章小結
第14章 圖像特徵及應用
14．1 灰度測量
14．2 邊緣檢測
14．3 輪廓分析與比較
14．4 紋理分析
14．4．1 小波變換
14．4．2 紋理的統計分析
14．5 角點檢測
14．6 本章小結
第15章 圖像模式匹配
15．1 灰度匹配
15．2 幾何匹配
15．3 黃金模闆比較
15．4 本章小結
第16章 目標測量
16．1 目標搜索
16．2 特徵定位
16．3 幾何測量
16．3．1 卡鉗
16．3．2 卡尺
16．3．3 解析幾何法
16．4 結果判定
16．5 本章小結
第17章 分類識彆
17．1 訓練過程與分類器
17．1．1 樣本集閤
17．1．2 分類器配置
17．1．3 分類器操作和訓練
17．1．4 分類器輸齣和評價
17．2 分類檢測與識彆
17．3 OCR
17．3．1 字符集訓練
17．3．2 文字識彆與驗證
17．4 本章小結
第18章 彩色視覺
18．1 色彩空間
18．2 色譜與色彩匹配
18．3 色彩定位
18．4 彩色模式匹配
18．5 色彩分類
18．6 彩色圖像分割
18．7 本章小結
第19章 儀錶與條碼
19．1 儀錶讀取
19．2 條碼讀取
19．2．1 一維碼
19．2．2 二維碼
19．3 本章小結
第20章 雙目立體視覺
20．1 雙目視覺係統原理
20．2 係統校準
20．3 圖像調整
20．4 對應點匹配和3D重建
20．5 本章小結
參考文獻

前言/序言

在電子學和計算機科學中，圖像處理、分析與機器視覺一直是一個十分活躍的分支。隨著過去30年電子和計算機技術的迅猛發展，人們對這一分支的研究已經不再局限於圖像處理分析理論和實驗室驗證，而是不斷嚮機器視覺領域延伸。

機器視覺主要研究各種圖像處理分析技術在實際工業環境中的應用。目前，國內外這方麵的研究日趨深入，相關的書籍也層齣不窮。但是，大多數書籍更傾嚮於對理論和算法進行抽象講解。對於大部分工程人員來說，要將這些理論轉化為具體的工程實踐，仍有不少的睏難需要剋服。此外，由於很多客觀條件的製約，工程人員無法深入地研究圖像處理與分析的各種理論和算法。因此，對他們而言，一套封裝瞭各種算法且能快速解決各種問題的平颱工具更具意義。至於理論研究和算法等工作，應留給平颱工具開發人員去完成。

虛擬儀器利用計算機把高性能模塊化硬件和可靈活定製的軟件相結閤，完成各種測試、測量和自動化任務。National Instruments（NI）公司的LabVIEW是一個可視化、跨平颱、使用圖形化編程語言的虛擬儀器開發平颱。它廣泛支持各種硬件，且包含豐富的麵嚮應用的封裝函數庫。這些可擴展的函數庫覆蓋麵很廣，包括數據采集、信號處理、數學計算、統計分析、數據通信、數據庫、移動開發、嵌入式開發、FPGA和運動控製等。對於圖像處理、分析和機器視覺係統開發，NI公司提供瞭與LabVIEW無縫集成的函數庫NI Vision。工程人員在LabVIEW中使用它，可快速構建大型機器視覺自動化係統。

本書基於LabVIEW和NI Vision，介紹圖像處理、分析與機器視覺的工程應用和係統開發技術。全書根據讀者對圖像處理、分析與機器視覺知識掌握的程度和實際需求的不同，分為機器視覺係統構建、圖像操作與增強和特徵識彆與機器決策三大部分。

第1部分包括第1~6章，主要討論機器視覺係統的成像係統模型原理、鏡頭相機部件的選型、係統的搭建和校準以及圖像采集、顯示和存儲等技術。通過學習這些內容，讀者將能按照分辨率工程應用的需求，完成機器視覺係統搭建，並能用其采集用於後續處理的圖像，並對圖像進行顯示和存儲。

第2部分包括第7~10章，主要討論圖像的操作、圖像變換、圖像灰度分析以及圖像的空間域和頻域增強技術。由於這些技術的理論知識幾乎在所有圖像處理類的大學教程或工程參考書籍中都有介紹，因此本書第2部分內容重點介紹這些技術在工程實踐中的作用和使用方法。當然，這部分內容中對理論知識作瞭匯總性介紹，這不僅完全可以滿足初學圖像處理和分析技術的工程人員或在校大學生的需要，還能幫助他們在各種繁雜的信息中理清脈絡。

第3部分包括第11~19章，介紹機器視覺軟件開發的關鍵技術，包括圖像分割、形態學處理、特徵提取、特徵分析、特徵在機器視覺係統開發中的應用以及目標測量、圖像模式匹配、目標分類識彆等技術。這部分將重點放在已經完成係統搭建和圖像增強後的機器視覺軟件開發上。在進行機器視覺軟件開發時，不僅要考慮軟件工作的理論基礎，還要考慮其在實際工作環境中保持魯棒性和實時性的前提下，仍能對各種變化因素具有不變性。例如，即使齣現光照變化、被測件的位置變化、尺寸變化或被測件鏇轉等情況，機器視覺軟件也仍能正常工作。此外，這部分內容還介紹瞭色彩空間和色彩匹配、色彩定位、彩色模式匹配以及色彩分類識彆等技術，將機器視覺擴展到彩色圖像範圍。最後，還介紹瞭機器視覺儀錶和條碼讀取技術。這部分內容適閤進行機器視覺係統開發的工程人員或在校的研究生或博士生。

全書盡可能覆蓋基於LabVIEW和NI Vision的圖像處理、分析與機器視覺係統開發的最新技術。為幫助讀者深入理解書中的內容，本書還精心收集瞭各種具有典型性的圖像，並基於LabVIEW和NI Vision的最新版本創建瞭各種實例程序。這些實例圖像和程序的代碼可以從清華大學齣版社官方網站（http://www.tup.com .cn）下載。

本書的編寫是一個艱難和長期堅持的過程。2012年我的《LabVIEW虛擬儀器項目開發與管理》一書齣版後，我想繼續將基於LabVIEW開發圖像處理、分析和機器視覺係統的一些經驗和心得匯總成書。恰巧那時清華大學齣版社和NI公司也計劃聯閤齣版一套LabVIEW技術叢書。在得到邀約後，我就與清華大學齣版社一起製訂瞭本書的編寫計劃。在第1部分的編寫過程中，因工作原因，我不得不和妻兒遷居國外，後續章節的編寫也是在新環境和工作之餘完成的。感謝妻子和兒子在此過程中給予我的極大支持和理解。此外，許多同行和LAVA、NI Discussion Forums、VI Home、GSD Zone等論壇上的朋友對本書內容的規劃提齣瞭不少寶貴意見，他們的鞭策和關注給瞭我不斷堅持的信念，在此嚮他們錶示衷心的感謝！

本書中的實例程序和圖像可通過掃描封底的二維碼在益閱讀網站上下載。

在下載的實例程序和圖像目錄中，同一章中的實例程序存在同一目錄中，並按照“CH�艙潞擰鋇男問矯�名。例如，第15章的所有實例代碼存放在CH��15目錄中（如下圖）。

實例程序使用的圖像和書中的插圖則統一存放在IMGs目錄中。為瞭程序運行方便，實例圖像並未按章劃分目錄存放，而是在各實例程序代碼和書中代碼插圖中明確說明瞭圖像的路徑。例如，第16章插圖中的代碼使用瞭保存在IMGs目錄下Bracket子目錄中的Bracket3.png圖像。

由於時間和篇幅的限製，本書內容很難覆蓋基於LabVIEW的圖像處理、分析和機器視覺技術的各個方麵，也難免存在不妥之處，請讀者原諒並提齣寶貴意見。

衷心希望機器視覺和虛擬儀器技術能在LabVIEW助力下有長足發展！

筆者

2018年3月於多倫多