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前言
第1章绪论
1.1 关于视觉检测
1.2 视觉检测技术概述
1.3 国内外研究及应用现状和涉及的图像处理方法
1.4 视觉仿生技术及应用现状
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1.5 视觉检测面临的主要问题
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第2章 仿生视觉检测系统模式研究
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2.1 引言
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2.2 视觉检测的生物学证据及其视觉信息加工机制
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2.3 视觉显著性检测方法
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2.4 基于注意机制的视觉检测系统架构
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2.5 本章小结
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第3章 成像变换及相机模型
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3.1 三维变换
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3.2 相机类型及其参数
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3.3 摄像机标定
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第4章 面向视觉检测任务的图像配准
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4.1 图像配准的基本步骤
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4.2 基于灰度的图像配准
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4.3 基于特征的图像配准
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4.4 全局配准
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4.5 本章小结
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第5章 面向视觉检测任务的图像融合
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5.1 加权平均法
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5.2 基于塔型变换的多尺度分解方法
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5.3 基于小波变换的多尺度分解方法
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5.4 图像融合的客观评价法
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5.5 迭代融合方法
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5.6 实验结果及分析
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5.7 本章小结
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第6章 基于PSO-ICA的视觉检测
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6.1 引言
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6.2 PSO-ICA算法
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6.3 基于PSO-ICA重构的缺陷检测
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6.4 基于PSO-ICA滤波的缺陷检测
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6.5 本章小结
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第7章 基于多元统计分析的视觉检测
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7.1 引言
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7.2 多元统计分析方法
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7.3 基于小波域多元统计分析的缺陷检测
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7.4 实验结果与分析
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7.5 本章小结
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第8章 基于视觉仿生机制的视觉检测
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8.1 引言
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8.2 典型的视觉注意模型
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8.3 视觉注意模型的改进
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8.4 实验及结果分析
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8.5 本章小结
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第9章 立体视觉测量
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9.1 双目立体视觉视差测距原理
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9.2 匹配约束条件说明
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9.3 基于区域的匹配
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9.4 种子区域生长与SIFT相结合的算法
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9.5 匹配结果和参数调整实验
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9.6 三维坐标求取原理
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9.7 尺寸测量实验
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9.8 误差分析
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9.9 本章小结
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第10章 铜带表面缺陷检测、识别与分类系统
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10.1 实验系统的建立
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10.2 铜带表面缺陷的视觉显著性检测实验
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10.3 基于支持向量机的铜带表面缺陷分类
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10.4 本章小结
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第11章 交通标志检测和识别系统
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11.1 引言
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11.2 交通标志检测和识别系统设计
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11.3 交通标志检测识别关键算法
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11.4 实验与分析
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11.5 本章小结
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第12章 基于嵌入式技术的交通标志检测和识别系统
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12.1 嵌入式硬件平台设计
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12.2 嵌入式系统软件设计
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12.3 本章小结
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参考文献
更新时间：2018-12-27 17:56:19
完结共77章
倒序