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《机器视觉》从逆问题的角度出发，提出了一整套关于机器视觉的研究方法，其核心是：机器视觉应该基于对成像过程的深刻理解！作为作者在麻省理工学院（MIT）所讲授的机器视觉课程的指定教材，本书已经被使用了近30年，至今仍被欧美许多著名高校所广泛使用。本书提供了一个理解现有方法和技术以及为以后的研究做准备的系统框架，其中包含了很多将机器视觉方法应用于实际问题的内容。全书共包括18章，前13章主要讲述早期视觉的内容，后5章更加关注于：解决一些更加复杂的实际问题。最后，作者将各个章节所介绍的方法整合到一起，搭建了一个可以和周围环境进行交互的“眼-手”系统。书中所用到的数学方法，也都收录在最后的附录中；作为内容的补充和扩展，本书还提供了丰富的练习题。
本书可以作为高等院校相关专业本科生和研究生一年级课程的教材，也可以作为研究人员的参考书籍。
第 1 章 简介
第 2 章 成像与图像检测
第 3 章 二值图：几何性质
第 4 章 二值图：拓扑性质
第 5 章 区域与图像分割
第 6 章 图像处理：连续图像
第 7 章 图像处理：离散图像
第 8 章 边缘和边缘查找
第 9 章 光照与颜色
第 10 章 反射图：光度立体视觉
第 11 章 从明暗恢复形状
第 12 章 运动场和光流
第 13 章 摄影测量和立体视觉
第 14 章 模式分类
第 15 章 多面体物体
第 16 章 扩展 Gauss 图
第 17 章 无源导航
第 18 章 从容器中抓取零件
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