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目录 5 第1章图像处理基础 8 1.1机器视觉概述 8 1.2数字图像表示 9 1.2.1图像增强 10 1.2.2图像滤波 12 1.2.3图像分割 18 1.2.4形态学图像处理 19 1.2.5图像暗通道处理 22 1.2.6角点检测 27 1.2.7小结 31 第2章机器学习和深度学习 32 2.1图像分类与识别 32 2.1.1深度卷积神经网络 32 2.1.2数据集与迁移学习 35 2.1.3小结 36 2.2目标检测与定位 36 2.2.1目标检测的两种算法 37 2.2.2度学习模型与目标检测及定位 37 2.2.3小结 40 2.3图像分割与实例分割 40 2.3.1—般图像分割 41 2.3.2图像语义分割 44 2.3.3实例分割 46 2.3.4小结 47 2.4深度学习在图像处理中的应用 47 2.4.1应用一:自动驾驶与视觉导航 47 2.4.2应用二:非接触测量 48 2.4.3小结 49 第3章相机标定与几何视觉 50 3.1空间几何变换 50 3.1.1齐次坐标 50 3.1.2射影变换 51 3.1.3比例变换 53 3.1.4欧氏变换 54 3.1.5小结 55 3.2相机透视投影模型 56 3.2.1相机内参标定 57 3.2.2相机外参标定 58 3.2.3小结 59 3.3三维几何视觉 60 3.3.1视觉空间定位 60 3.3.2结构光和偏振光三维成像方法 67 3.3.3小结 69 3.4三维重建 69 3.4.1运动重构 70 3.4.2稠密重建 72 3.4.3小结 73 3.5非线性优化 73 3.5.1高斯-牛顿算法 74 3.5.2LM算法 74 3.5.3BA算法 75 3.5.4小结 76 第4章3D点云处理与分析 77 4.1点云分割 77 4.1.1点云分割概述 77 4.1.2点云分割面临的挑战 78 4.1.3点云分割方法 79 4.1.4小结 81 4.2点云补全 81 4.2.1传统形状补全方法 82 4.2.2基于深度学习的形状补全方法 83 4.2.3小结 90 4.3点云配准 90 4.3.1点云配准策略 90 4.3.2迭代优化技术 92 4.3.3小结 93 4.4点云滤波 93 4.4.1噪声分析 94 4.4.2常用滤波方法 94 4.4.3小结 96 4.5点云分类 96 4.5.1基于深度学习的点云分类方法 97 4.5.2传统机器学习方法在点云分类的应用 101 4.5.3小结 104 第5章应用实例 105 5.1基于事件相机的运动二维码识别方法研究 105 5.1.1基于光流估计的二维码图像重建 105 5.1.2重建二维码的定位修复 106 5.1.3二维码的校正修复 107 5.1.4形态学操作修复 108 5.1.5小结 110 5.2物体三维形貌测量与

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