機器視覺 口袋里的人工智能

第一章　智慧眼：機器視覺的前世今生 001

一、人類視覺機理 002

（一）人類視覺系統(tǒng) 002

（二）人眼結(jié)構(gòu) 003

（三）視皮層結(jié)構(gòu) 004

（四）視覺產(chǎn)生過程 005

（五）人類視覺特性 006

二、機器視覺與人類視覺 007

（一）相機與人眼的聯(lián)系及區(qū)別 007

（二）機器視覺與人類視覺機理對比 009

三、人工智能與機器視覺 013

（一）基于圖像的任務 013

（二）基于視頻的任務 015

（三）基于3D數(shù)據(jù)的任務 017

四、發(fā)展歷程 019

第二章　看得見：機器視覺感知與系統(tǒng) 027

一、視覺傳感機理與系統(tǒng) 028

（一）可見光成像 028

（二）其他成像方式 031

二、視覺內(nèi)容存儲 034

（一）視覺內(nèi)容存儲的數(shù)據(jù)類型 034

（二）視覺內(nèi)容壓縮存儲 037

三、基本的圖像處理任務 040

（一）圖像去噪 041

（二）圖像增強 042

（三）高動態(tài)成像 044

四、前沿視覺系統(tǒng) 045

（一）數(shù)字視網(wǎng)膜 045

（二）熒光成像系統(tǒng) 047

（三）黑洞成像原理 048

第三章　看得懂：視覺內(nèi)容的表示與理解 051

一、視覺理解的內(nèi)涵與難點 052

二、視覺特征表示 056

（一）視覺特征表示 056

（二）傳統(tǒng)方法的視覺特征表示 057

（三）基于深度學習的視覺特征表示 058

三、視頻內(nèi)容分析與理解 061

（一）動作識別 062

（二）動作定位 063

四、視覺內(nèi)容生成技術(shù) 064

第四章　看得全：立體視覺感知與理解 071

一、三維感知技術(shù) 072

（一）被動式測量 072

（二）主動式測量 074

（三）主被動結(jié)合的方法 076

二、點云傳感與分析技術(shù) 077

（一）3D形狀分類 077

（二）3D目標檢測 078

（三）3D點云分割 080

三、面向自動駕駛的工業(yè)應用 082

（一）自動駕駛簡介 082

（二）自動駕駛中的3D感知方法 084

四、面向工業(yè)生產(chǎn)的應用方案 086

（一）航天器制造中的三維數(shù)據(jù) 086

（二）汽車制造中的三維數(shù)據(jù) 087

（三）高端裝備制造中的三維數(shù)據(jù) 088

（四）三維數(shù)據(jù)在工業(yè)應用中的問題與展望 089

五、三維人體行為識別 090

（一）人體行為識別技術(shù)的應用 091

（二）三維人體行為識別方法 092

（三）三維人體行為識別數(shù)據(jù)庫 094

第五章　用得好：機器視覺助力行業(yè)升級 097

一、檢測與識別 098

（一）通用目標檢測與識別 098

（二）人臉檢測與識別 104

（三）文字檢測與識別 108

（四）二維碼檢測與識別 113

二、圖像內(nèi)容理解與分析 118

（一）姿態(tài)分析與應用 118

（二）醫(yī)療圖像分析與理解 124

（三）遙感圖像分析與理解 127

三、視頻內(nèi)容理解與分析 129

（一）自然視頻分析 129

（二）醫(yī)療視頻分析 131

第六章　看未來：機器視覺產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀與趨勢 132

一、國外機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展基本情況及趨勢 132

（一）機器視覺產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)狀 134

（二）機器視覺產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)多元化發(fā)展 136

（三）機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展理念及市場重點 138

二、國內(nèi)機器視覺發(fā)展的基本情況及趨勢 139

（一）我國機器視覺的現(xiàn)狀 139

（二）國內(nèi)機器視覺行業(yè)需求 142

（三）國內(nèi)機器視覺發(fā)展前景 145

參考文獻 149