第一部分 圖像和信號傳感器

第 1 章 計算機和機器視覺的圖像和信號傳感器：滿足未來發(fā)展的需要

1.1 引言

1.1.1 機器視覺系統(tǒng)中的圖像采集

1.1.2 數(shù)碼相機的圖像采集

1.1.3 圖像傳感器光電二極管的性能指標(biāo)

1.2 當(dāng)前無機成像系統(tǒng)的局限性

1.2.1 弱光吸收

1.2.2 低動態(tài)范圍

1.2.3 小型柔性設(shè)備的復(fù)雜加工和制造的不兼容

1.2.4 無法適應(yīng)光照變化

1.2.5 低帶隙

1.2.6 串?dāng)_

1.3 替代感光材料系統(tǒng)克服常規(guī)成像的局限性

1.3.1 圖像傳感中的有機光電探測器

1.3.2 金屬鹵化物鈣鈦礦（MHP）/ 有機鹵化物鈣鈦礦（OHP）光電探測器

1.4 光電晶體管

1.5 結(jié)論和展望

參考文獻

第 2 章 移動機器人的仿生實時被動視覺

2.1 引言

2.2 相關(guān)工作

2.3 傳感器的硬件

2.4 基礎(chǔ)軟件和校準(zhǔn)

2.4.1 子系統(tǒng)的校準(zhǔn)

2.4.2 全景圖像

2.4.3 虛擬相機

2.4.4 子系統(tǒng)之間的校準(zhǔn)

2.5 混合傳感器中的周邊視覺

2.5.1 目標(biāo)檢測

2.5.2 目標(biāo)跟蹤

2.5.3 避障

2.6 混合式傳感器中的中心視覺

2.7 實驗結(jié)果

2.7.1 周邊視覺

2.7.2 中心視覺

2.8 結(jié)論

參考文獻

第 3 章 機器人和機器視覺的顏色和深度感知傳感器技術(shù)

3.1 引言

3.2 三維圖像構(gòu)建

3.2.1 圖像傳感器

3.2.2 立體視覺

3.2.3 明暗恢復(fù)形狀

3.2.4 動態(tài)視覺

3.3 主動 3D 成像

3.3.1 飛行時間測距

3.3.2 結(jié)構(gòu)光

3.3.3 運動重構(gòu)

3.4 3D 視覺中的深度學(xué)習(xí)方法

3.5 結(jié)論

參考文獻

第 4 章 機器視覺中強度變換和模數(shù)編碼的混合傳感器處理器陣列單元的設(shè)計與仿真

4.1 引言

4.2 圖像強度變換的陣列單元模擬和理論數(shù)學(xué)背景

4.2.1 自學(xué)習(xí)等效卷積神經(jīng)結(jié)構(gòu)（SLECNS）中設(shè)計并行非線性圖像強度變換裝置的必要性

4.2.2 神經(jīng)元實現(xiàn)數(shù)學(xué)運算的綜述

4.2.3 圖像強度非線性變換的數(shù)學(xué)模型

4.2.4 圖像強度變換的陣列單元模擬

4.3 連續(xù)邏輯（CL）變換與等效 CL ADC

4.3.1 SMC_CL_ADC 的基本理論基礎(chǔ)、等效模型及其修正

4.3.2 基于直流電（格雷碼）的連續(xù)邏輯模數(shù)轉(zhuǎn)換器的設(shè)計（迭代不變量）

4.3.3 基于并行輸送機 CL_ADC (P_C) 的仿真八路并行串行輸出的 8 - DC - {G}

4.4 結(jié)論

參考文獻

第二部分 檢測、跟蹤和立體視覺系統(tǒng)

第 5 章 基于圖像輔助的機器人全站儀目標(biāo)檢測與跟蹤

5.1 引言

5.2 機器人圖像輔助全站儀的原理

5.2.1 標(biāo)準(zhǔn)全站儀的工作原理

5.3 自動反射器的目標(biāo)識別與跟蹤

5.3.1 自動目標(biāo)識別與檢測

5.3.2 目標(biāo)跟蹤

5.3.3 目標(biāo)跟蹤時間

5.4 基于圖像的目標(biāo)識別、位置確定和跟蹤

5.4.1 圖像處理基礎(chǔ)

5.4.2 用于特征提取的圖像處理算法

5.4.3 目標(biāo)識別與匹配

5.4.4 目標(biāo)位置確定

5.4.5 基于圖像的目標(biāo)跟蹤原理

5.5 應(yīng)用

5.5.1 靜態(tài)目標(biāo)識別和定位的例子

5.5.2 基于運動圖像的目標(biāo)跟蹤實例

5.6 利用激光跟蹤儀進行全站儀運動模式的質(zhì)量控制

5.7 結(jié)論

參考文獻

第 6 章 移動自主機器人雷達地標(biāo)探測方法

6.1 引言

6.2 自主移動機器人導(dǎo)航問題

6.3 不同頻率范圍周圍地區(qū)的 EMW 反射

6.4 分布式對象回波信號幅度的隨機過程數(shù)學(xué)模型

6.5 描述集中目標(biāo)回波信號幅度的隨機過程數(shù)學(xué)模型

6.6 移動自主機器人地標(biāo)探測信號幅度跳變的測量

參考文獻

第 7 章 果園管理的機器視覺系統(tǒng)

7.1 引言

7.2 機器視覺系統(tǒng)

7.2.1 場景約束

7.2.2 圖像采集

7.2.3 圖像處理

7.2.4 驅(qū)動

7.3 農(nóng)業(yè)機器視覺應(yīng)用

7.3.1 植物識別

7.3.2 過程控制

7.3.3 機器制導(dǎo)與控制

7.4 機器視覺在水果產(chǎn)量評估中的應(yīng)用 植物識別案例

7.4.1 花卉隔離的圖像處理

7.4.2 結(jié)果產(chǎn)量估算

7.4.3 其他項目的通用圖像處理技術(shù)

7.5 目標(biāo)隔離的另一種方法

7.5.1 引言

7.5.2 空間制圖

7.5.3 立體相機操作

7.5.4 空間映射隔離對象的難點

7.5.5 目標(biāo)隔離結(jié)論

7.6 桃園導(dǎo)航的機器視覺

7.6.1 引言

7.6.2 導(dǎo)航視覺反饋系統(tǒng)

7.6.3 實驗地面車輛平臺

7.7 結(jié)論

參考文獻

第 8 章 機器視覺、模型和應(yīng)用中的立體視覺系統(tǒng)

8.1 引言

8.2 雙目視覺系統(tǒng)

8.2.1 人工生物視覺模型

8.2.2 其他雙目視覺模型

8.3 多目視覺系統(tǒng)

8.3.1 三目視覺模型

8.3.2 多相機模型

8.4 應(yīng)用

8.4.1 雙目視覺系統(tǒng)的應(yīng)用

8.4.2 多目視覺系統(tǒng)應(yīng)用

8.5 結(jié)論

參考文獻

第 9 章 基于無損卡爾曼濾波的

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