MATLAB計算機視覺與機器認知

第1章 視頻圖像采集及讀取……………………………………………………………………1

1.1 視頻圖像采集 …………………………………………………………………………… 1

1.1.1 視頻生成技術 ………………………………………………………………………… 1

1.1.2 智能采集技術 ………………………………………………………………………… 1

1.2 視頻圖像讀取 …………………………………………………………………………… 8

1.2.1 視頻讀取函數(shù) ………………………………………………………………………… 8

1.2.2 圖像讀取函數(shù) ………………………………………………………………………… 10

1.2.3 視頻圖像轉換 ………………………………………………………………………… 23

第2章 視頻圖像變換及融合 ………………………………………………………………… 32

2.1 視頻圖像變換 …………………………………………………………………………… 32

2.1.1 平移變換 ……………………………………………………………………………… 32

2.1.2 鏡像變換 ……………………………………………………………………………… 34

2.1.3 裁剪操作 ……………………………………………………………………………… 36

2.1.4 縮放操作 ……………………………………………………………………………… 38

2.1.5 旋轉變換 ……………………………………………………………………………… 39

2.1.6 幾何變換 ……………………………………………………………………………… 40

2.1.7 鄰域操作 ……………………………………………………………………………… 42

2.2 視頻圖像融合 …………………………………………………………………………… 57

2.2.1 算法思想 ……………………………………………………………………………… 57

2.2.2 算法實例 ……………………………………………………………………………… 58

第3章 視頻圖像噪聲及處理 ………………………………………………………………… 63

3.1 算法基本思想 …………………………………………………………………………… 63

3.2 噪聲均值濾波 …………………………………………………………………………… 64

3.2.1 數(shù)學建模 ……………………………………………………………………………… 64

3.2.2 編程實現(xiàn) ……………………………………………………………………………… 65

3.3 噪聲中值濾波 …………………………………………………………………………… 65

3.3.1 數(shù)學建模 ……………………………………………………………………………… 65

3.3.2 編程實現(xiàn) ……………………………………………………………………………… 66

3.4 小波閾值濾波 …………………………………………………………………………… 67

3.4.1 算法思想 ……………………………………………………………………………… 67

3.4.2 數(shù)學建模 ……………………………………………………………………………… 68

3.4.3 編程實現(xiàn) ……………………………………………………………………………… 69

3.5 輪廓波變換 ……………………………………………………………………………… 70

3.5.1 算法設計 ……………………………………………………………………………… 70

3.5.2 算法實現(xiàn) ……………………………………………………………………………… 72

3.5.3 代碼實例 ……………………………………………………………………………… 73

3.6 非局部均值濾波 ………………………………………………………………………… 75

3.6.1 算法設計 ……………………………………………………………………………… 75

3.6.2 算法實現(xiàn) ……………………………………………………………………………… 77

第4章 視頻圖像閾值及分割 ………………………………………………………………… 93

4.1 圖像分割的基本概念 …………………………………………………………………… 93

4.1.1 圖像分割的定義 ……………………………………………………………………… 93

4.1.2 圖像分割算法分類 …………………………………………………………………… 94

4.2 邊緣檢測 ………………………………………………………………………………… 94

4.2.1 邊緣檢測概述 ………………………………………………………………………… 94

4.2.2 邊緣檢測梯度算法 …………………………………………………………………… 95

4.2.3 拉普拉斯算子 ………………………………………………………………………… 97

4.2.4 LoG 算子 ……………………………………………………………………………… 98

4.2.5 Canny算子 ……………………………………………………………………… …… 99

4.3 閾值分割 ………………………………………………………………………… …… 101

4.3.1 閾值分割介紹 …………………………………………………………………………101

4.3.2 全局閾值分割 …………………………………………………………………………103

4.3.3 動態(tài)閾值分割 …………………………………………………………………………109

4.4 區(qū)域生長及分割 …………………………………………………………………… … 114

4.4.1 區(qū)域生長的基本原理、步驟及流程圖……………………………………………… 114

4.4.2 生長準則和過程 ………………………………………………………………………115

4.4.3 區(qū)域分裂與合并 ………………………………………………………………………119

第5章 圖像特征計算及應用………………………………………………………………… 123

5.1 Haar-like特征 ………………………………………………………………………… 123

5.1.1 Haar-like特征的種類 ……………………………………………………………… 123

5.1.2 Haar-like特征的計算 ……………………………………………………………… 124

5.1.3 Haar-like特征的個數(shù) ……………………………………………………………… 125

5.1.4 Haar-like特征人臉檢測 …………………………………………………………… 125

5.2 Hog特征 ………………………………………………………………………… ……  128

5.2.1 圖像的預處理 …………………………………………………………………………128

5.2.2 圖像的梯度…………………………………………………………………………… 128

5.2.3 圖像的滑動…………………………………………………………………………… 129

5.2.4 Hog特征行人檢測 …………………………………………………………………… 129

5.3 LBP特征 ………………………………………………………………………………   132

5.3.1 LBP特征的演化 ……………………………………………………………………… 132

5.3.2 LBP特征紋理分類 …………………………………………………………………… 134

5.4 SIFT 特征 ……………………………………………………………………………… 142

5.4.1 SIFT 算法的特點 …………………………………………………………………… 142

5.4.2 SIFT 算法設計框架 ………………………………………………………………… 143

5.4.3 SIFT 算法設計過程 ………………………………………………………………… 143

5.4.4 SIFT 特征模板匹配 ………………………………………………………………… 150

第6章 運動目標檢測及跟蹤………………………………………………………………… 156

6.1 算法設計思想 …………………………………………………………………………  156

6.2 數(shù)學建模過程 …………………………………………………………………………  157

6.2.1 幀間差分法建模 ………………………………………………………………………157

6.2.2 幀間差分法改進 ………………………………………………………………………158

6.3 算法編程實現(xiàn) …………………………………………………………………………  158

6.3.1 幀間差分法…………………………………………………………………………… 158

6.3.2 改進的幀間差分法 ……………………………………………………………………161

6.4 算法拓展與優(yōu)化 ………………………………………………………………………  165

6.4.1 特殊問題與算法 ………………………………………………………………………165

6.4.2 MATLAB編程實現(xiàn) …………………………………………………………………    166

第7章 目標定位及字符識別………………………………………………………………… 188

7.1 圖像目標提取與識別 …………………………………………………………………  188

7.1.1 圖像采集與目標檢測 ………………………………………………………………… 189

7.1.2 圖像目標歸一化處理 ………………………………………………………………… 194

7.1.3 圖像字符提取與識別 ………………………………………………………………… 197

7.2 視頻識別與軌跡分析 …………………………………………………………………   203

7.2.1 問題描述與建模思想 ………………………………………………………………… 204

7.2.2 算法功能與技術流程 ………………………………………………………………… 204

7.2.3 MATLAB核心代碼 …………………………………………………………………     204

第8章 機器故障認知及檢測…………………………………………………………………  211

8.1 問題描述與建模思想 …………………………………………………………………   211

8.2 分析過程與編程實現(xiàn) …………………………………………………………………   214

8.2.1 齒輪振動信號的數(shù)字濾波處理 ……………………………………………………… 214

8.2.2 齒輪振動信號的頻譜分析 …………………………………………………………… 226

8.2.3 波形分析中常用的指標計算……………………………………………………………232

8.2.4 齒輪振動信號的相關分析 …………………………………………………………… 235

第9章 深度學習及人臉識別…………………………………………………………………  243

9.1 算法形成背景 …………………………………………………………………………   243

9.2 算法基本思想 …………………………………………………………………………   243

9.3 算法數(shù)學原理 …………………………………………………………………………   244

9.3.1 權值共享 ……………………………………………………………………………   244

9.3.2 CNN 結構 ……………………………………………………………………………   245

9.3.3 算法設計框架 ………………………………………………………………………… 246

9.3.4 混合編程思想 ………………………………………………………………………… 249

9.3.5 算法應用詳解 ………………………………………………………………………… 249

9.4 基于深度學習的人臉識別 ……………………………………………………………   266

參考文獻…………………………………………………………………………………………276