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