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第1章 绪论1

1.1 图像和图像处理1

1.1.1 图像1

1.1.2 数字图像2

1.1.3 图像处理及其发展过程3

1.2 数字图像处理的步骤和方法5

1.3 数字图像处理系统的硬件组成5

1.4 数字图像处理技术的研究内容与应用领域7

1.4.1 数字图像处理技术的研究内容7

1.4.2 数字图像处理的主要应用领域8

1.4.3 数字图像处理技术的发展方向11

1.5 相关学科和领域12

1.5.1 数字信号处理12

1.5.2 计算机图形学12

1.5.3 计算机视觉12

1.6 HALCON概述13

1.6.1 HDevelop简介13

1.6.2 HALCON功能及应用简介14

1.6.3 HDevelop图形组件15

本章小结22

习题23

第2章 数字图像基础24

2.1 图像的数字化24

2.1.1 图像采样26

2.1.2 图像量化28

2.1.3 抽样与量化参数的选择29

2.1.4 压缩编码31

2.2 数字图像的数值描述31

2.3 直方图33

2.3.1 直方图的性质33

2.3.2 直方图的应用34

2.4 数字图像的文件格式及参数36

2.5 灰度图像的灰度级分辨率37

2.6 图像像素间的关系38

2.6.1 相邻像素38

2.6.2 邻接性、连通性、区域和边界38

2.6.3 像素间距测量39

2.7 线性与非线性的计算40

本章小结41

习题41

第3章 HALCON图像处理基础42

3.1 HALCON控制语句42

3.1.1 条件语句42

3.1.2 循环控制语句44

3.1.3 中断语句45

3.2 算子46

3.2.1 算子及算子编辑窗口46

3.2.2 算子查询48

3.2.3 算子编辑48

3.2.4 算子更改50

3.2.5 算子运行50

3.3 HALCON图像处理入门50

3.3.1 HALCON图像读取50

3.3.2 HALCON图像显示56

3.3.3 HALCON图像转换58

本章小结60

习题60

第4章 HALCON数据结构61

4.1 HALCON Image图像61

4.1.1 Image的分类61

4.1.2 Image的通道61

4.2 HALCON Region区域66

4.2.1 Region的初步介绍66

4.2.2 Region的点线73

4.2.3 Region的行程82

4.2.4 Region的区域特征85

4.3 HALCON XLD轮廓93

4.3.1 XLD的初步介绍93

4.3.2 XLD的数据结构分析95

4.3.3 XLD的特征分析99

4.3.4 XLD的回归参数104

4.4 Handle句柄106

4.5 Tuple数组107

本章小结110

习题110

第5章 图像运算111

5.1 图像的代数运算111

5.1.1 图像加法112

5.1.2 图像减法114

5.1.3 图像乘法116

5.1.4 图像除法116

5.1.5 图像逻辑运算（位操作）118

5.2 图像的几何变换119

5.2.1 图像几何变换的一般表达式119

5.2.2 图像变换之仿射变换121

5.2.3 投影变换125

5.2.4 灰度插值126

5.3 基于HALCON的图像校正128

本章小结131

习题131

第6章 图像增强132

6.1 图像增强的概念和分类132

6.2 灰度变换133

6.2.1 灰度变换的基础知识133

6.2.2 线性灰度变换134

6.2.3 分段线性灰度变换136

6.2.4 非线性灰度变换138

6.3 直方图处理141

6.3.1 灰度直方图的定义和性质141

6.3.2 直方图均衡化144

6.3.3 直方图规定化148

6.4 图像的平滑149

6.4.1 图像噪声149

6.4.2 局部统计法150

6.4.3 空域平滑法151

6.4.4 中值滤波153

6.4.5 频域低通滤波155

6.5 图像的锐化159

6.5.1 一阶微分算子法160

6.5.2 拉普拉斯算子法163

6.5.3 高通滤波法165

6.6 图像的彩色增强168

6.6.1 真彩色增强169

6.6.2 伪彩色增强169

6.6.3 假彩色增强171

本章小结172

习题172

第7章 图像分割173

7.1 阈值分割173

7.1.1 实验法173

7.1.2 根据直方图谷底确定阈值法174

7.1.3 迭代选择阈值法175

7.1.4 最小均方误差法176

7.1.5 最大类间方差法178

7.2 边缘检测180

7.2.1 边缘检测概述180

7.2.2 边缘检测原理180

7.2.3 边缘检测方法的分类181

7.2.4 典型算子181

7.3 区域分割189

7.3.1 区域生长法189

7.3.2 分裂合并法191

7.4 Hough变换193

7.4.1 直线检测193

7.4.2 曲线检测195

7.4.3 任意形状的检测195

7.5 动态聚类分割197

7.5.1 K－均值聚类198

7.5.2 模糊C－均值聚类199

7.6 分水岭算法200

本章小结202

习题202

第8章 图像匹配203

8.1 基于像素的匹配203

8.1.1 归一化积相关灰度匹配203

8.1.2 序贯相似性检测算法匹配205

8.2 基于特征的匹配210

8.2.1 不变矩匹配法210

8.2.2 距离变换匹配法212

8.2.3 最小均方误差匹配法214

8.3 图像金字塔218

8.4 Matching助手222

本章小结227

习题227

第9章 数学形态学在图像处理中的应用228

9.1 数学形态学预备知识228

9.2 二值图像的基本形态学运算229

9.2.1 腐蚀229

9.2.2 膨胀232

9.2.3 开、闭运算233

9.2.4 击中击不中变换237

9.3 二值图像的形态学应用238

9.3.1 边界提取238

9.3.2 孔洞填充240

9.3.3 骨架241

9.3.4 Blob分析243

9.4 灰度图像形态学246

9.4.1 灰度腐蚀246

9.4.2 灰度膨胀248

9.4.3 灰度开、闭运算249

9.4.4 顶帽变换与底帽变换252

本章小结254

习题254

第10章 HALCON相关实例和算法255

10.1 字符分割识别255

10.2 条形码识别257

10.2.1 一维条形码识别及实例258

10.2.2 二维条形码识别及实例261

10.3 去雾算法264

10.3.1 去雾算法的概述264

10.3.2 去雾算法的理论推导265

10.4 三维匹配269

10.4.1 基于形状的三维匹配269

10.4.2 基于表面的三维匹配272

10.5 图像拼接277

10.6 创建新算子282

本章小结285

习题285

第11章 标定286

11.1 标定的目的286

11.2 标定理论287

11.2.1 坐标系的转换287

11.2.2 标定的内外参数290

11.3 HALCON标定流程291

11.4 HALCON标定助手296

11.5 标定应用例程之二维测量300

本章小结308

习题308

第12章 HALCON混合编程309

12.1 HALCON与VB混合编程309

12.2 HALCON与.NET混合编程316

12.3 HALCON与VC混合编程322

本章小结326

习题326

参考文献327