机器视觉：理论、算法与实践

CHAPTER1Vision，theChallenge

1.1IntroductionTheSenses

1.2TheNatureofVision

1.2.1TheProcessofRecognition

1.2.2TacklingtheRecognitionProblem

1.2.3ObjectLocation

1.2.4SceneAnalysis

1.2.5VisionasInverseGraphics

1.3FromAutomatedVisualInspectiontoSurveillance

1.4WhatThisBookIsAbout

1.5TheFollowingChapters

1.6BibliographicalNotes

PART1LOW-LEVELVISION

PART2INTERMEDIATE-LEVELVISION

PART33-DVISIONANDMOTION

PART4TOWARDREAL-TIMEPATTERNRECOGNITIONSYSTEMS

PART5PERSPECTIVESONVISION

APPENDIX

　　本书能够满足广大读者学习和掌握机器视觉知识的需求。全书图文并茂，清晰、系统地阐述了基本概念，提供了丰富的应用案例和代码，强调了算法和实用设计的各种约束条件，新版做了全面的更新，反映了最新进展，内容更加全面本书是机器视觉课程的理想教材，已经成为国内外很多名校的指定教学参考书，同时，本书也是工程技术人员不可或缺的权威参考书。　　本书是机器视觉课程的理想教材，作者清晰、系统地阐述了机器视觉的基本概念，介绍理论的基本元素的同时强调算法和实用设计的约束。书中阐述各个主题时，既阐述了基本算法，又介绍了数学工具。此外，本书还使用案例演示具体技术的应用，并阐明设计现实机器视觉系统的关键约束。　　本书适合作为高等院校计算机及电子工程相关专业研究生的教材，更是从事机器视觉、计算机视觉和机器人领域研究的人员不可多得的技术参考书。【作者简介】　　E.R.Davies，著名机器视觉专家。英国物理学会会士、IEE会士、英国机器视觉协会的执行委员。毕业于牛津大学，现任伦敦大学皇家霍洛威学院机器视觉教授。在机器视觉、图像分析、自动视觉检测、噪声抑制技术等方面有丰富的教学和科研经验。