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內(nèi)容簡介

　　《基于序列圖像的視覺檢測理論與方法》系統(tǒng)地總結(jié)和闡述了基于序列圖像的工業(yè)零件視覺檢測理論、方法及其應(yīng)用，簡要回顧了攝影測量與計算機視覺的發(fā)展；分析了序列圖像幾何處理中所涉及的若干關(guān)鍵技術(shù)及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀；介紹了相機的線性和非線性模型，討論了基本矩陣和三視張量的幾何意義及其計算方法；闡述了基于最小二乘模板匹配的影像特征點和直線段的高精度提取算法；提出基于二維直接線性變換和平面控制場的非量測數(shù)碼相機標定理論和算法；重點闡述了附加剛體變換的點、線攝影測量模型，提出利用點線混合攝影測量技術(shù)重建鈑金零件的精確三維模型；詳細討論了基于廣義點攝影測量的空間目標三維重建理論與方法；最后介紹了序列圖像在工業(yè)零件三維重建與視覺檢測中的具體應(yīng)用，并就檢測精度和效率等方面的問題進行了深入分析。

作者簡介

　　張永軍，武漢大學教授，博士生導師。1975年3月出生于內(nèi)蒙古。1997年本科畢業(yè)于原武漢測繪科技大學，2002年獲武漢大學工學博士學位。2003年曾在德國漢諾威大學進行客座研究，2004年破格晉升為副教授，2006年破格晉升為教授。2002年獲“王之卓創(chuàng)新人才獎”一等獎，2003獲“湖北省第五屆優(yōu)秀博士學位論文”獎，2006年獲“湖北省優(yōu)秀自然科學論文”二等獎，2007年入選教育部“新世紀優(yōu)秀人才支持計劃”，2008年獲“湖北省自然科學三等獎”。主要從事數(shù)字攝影測量與遙感、計算機視覺等方面的教學和研究工作，在多源影像數(shù)據(jù)聯(lián)合區(qū)域網(wǎng)平差、衛(wèi)星遙感影像的幾何處理與三維信息提取、低空攝影測量、數(shù)碼城市三維建模、工業(yè)零件高精度視覺檢測等方面取得了較好成果。獨立研制的GPS/IMU輔助光束法區(qū)域網(wǎng)平差系統(tǒng)達到國際著名同類軟件相同水平。主持和參加國家863計劃、國家自然科學基金、國家科技支撐計劃及國家973計劃等多項國家級科研項目。以第一作者公開發(fā)表學術(shù)論文30余篇，其中SCI/EI/ISTP等收錄20余篇。國家863計劃和國家自然科學基金通訊評審專家，IEEE TGRS、IJGIS及CVIU等國際著名期刊及《測繪學報》、《武漢大學學，報（信息科學版）》、《遙感學報》等國內(nèi)核心期刊通訊評審人。

圖書目錄

第1章緒論
1.1 攝影測量的發(fā)展與現(xiàn)狀
1.2 計算機立體視覺的發(fā)展與現(xiàn)狀
1.3 研究目標
1.4 本書的主要內(nèi)容
第2章相機標定、三維重建與視覺檢測研究進展
2.1 數(shù)碼相機標定研究進展
2.2 三維重建研究概述
2.3 視覺檢測研究與應(yīng)用
第3章相機模型與多視幾何
3.1 線性相機模型
3.2 非線性相機模型
3.3 雙視幾何
3.3.1 極線幾何概述
3.3.2 基本矩陣的計算
3.3.3 基本矩陣的性質(zhì)
3.4 三視幾何
3.4.1 三視張量概述
3.4.2 利用一般投影矩陣計算三視張量
3.4.3 三視張量的性質(zhì)
第4章影像特征的自動提取
4.1 邊緣檢測概述
4.2 點特征提取算子
4.2.1 Moravec算子
4.2.2 Forstner算子
4.2.3 Harris算子
4.3 線特征提取算子
4.3.1 基于一階微分的邊緣檢測算子
4.3.2 基于二階微分的邊緣檢測算子
4.3.3 高斯一拉普拉斯算子（LOG算子）
4.3.4 Canny算子
4.3.5 Hough變換
4.4 基于模板匹配的格網(wǎng)點提取
4.5 基于模板匹配的直線段提取
第5章基于平面控制場的數(shù)碼相機標定
5.1 數(shù)碼相機標定的基本流程
5.2 利用同形矩陣分解數(shù)碼相機參數(shù)初值
5.2.1 同形矩陣的計算
5.2.2 內(nèi)方位元素的求解
5.2.3 外方位元素的求解
5.2.4 外方位元素的變換
5.3 利用二維DLT分解數(shù)碼相機參數(shù)初值
5.3.1 二維DLT及內(nèi)方位元素初值的求解
5.3.2 外方位元素初值的求解
5.4 光束法平差的數(shù)學模型
5.5 數(shù)碼相機標定的幾個相關(guān)問題
5.5.1 格網(wǎng)純繞z軸旋轉(zhuǎn)時主點無法計算的證明
5.5.2 利用基本矩陣剔除粗差格網(wǎng)點
5.5.3 光束法平差的快速算法
5.6 數(shù)碼相機標定試驗與結(jié)果分析
5.6.1 同形矩陣數(shù)碼相機標定算法試驗
5.6.2 二維DLT數(shù)碼相機標定算法試驗
第6章點線混合攝影測量與視覺檢測
6.1 點、線混合攝影測量基本流程
6.2 附加剛體變換的點攝影測量模型
6.2.1 物體坐標系與世界坐標系間的旋轉(zhuǎn)平移變換
6.2.2 系統(tǒng)參數(shù)較大時的數(shù)學模型
6.2.3 系統(tǒng)參數(shù)較小時的數(shù)學模型
6.3 附加剛體變換的直線攝影測量模型
6.3.1 誤差方程式的基本形式
6.3.2 基于距離的誤差方程式改化形式
6.3.3 直線攝影測量按間接平差的數(shù)學模型
6.4 點、線混合攝影測量的相關(guān)問題
6.4.1 外方位元素初值的傳遞
6.4.2 利用三視張量剔除粗差直線段
6.4.3 方差分量估計
6.4.4 系統(tǒng)參數(shù)的統(tǒng)計檢驗
6.4.5 病態(tài)矩陣的無偏解算方法
6.4.6 圖形條件較差像片的自動剔除
第7章復(fù)雜形狀的三維重建
7.1 基于物方直接解的圓匹配與重建
7.1.1 旋轉(zhuǎn)角初值的解算
7.1.2 物方直接解的數(shù)學模型
7.2 基于廣義點攝影測量的復(fù)雜形狀三維重建
7.2.1 廣義點攝影測量的數(shù)學模型
7.2.2 直線段的三維重建
7.2.3 圓（圓弧）的三維重建
7.2.4 圓角矩形的三維重建
7.2.5 數(shù)學曲線的三維重建
第8章工業(yè)鈑金件視覺檢測系統(tǒng)試驗
8.1 視覺檢測系統(tǒng)的基本功能
8.2 數(shù)碼相機標定試驗
8.3 線框模型的視覺檢測試驗
8.4 復(fù)雜形狀的視覺檢測試驗
參考文獻