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第1章 视觉物联网技术基础1

1.1 视觉物联网的技术与特点1

1.1.1 视觉物联网1

1.1.2 视觉物联网的研究内容1

1.1.3 视觉物联网的特点2

1.2 视觉物联网的基本组成结构3

1.2.1 视觉物联网基本结构3

1.2.2 视觉传感器节点结构4

1.3 视觉物联网的关键技术4

1.4 视觉物联网的研究现状及发展方向6

1.4.1 视觉物联网的研究现状6

1.4.2 视觉物联网发展方向7

思考题8

第2章 图像及图像的性质9

2.1 人眼视觉9

2.1.1 人眼视觉特性9

2.1.2 HVS模型10

2.2 图像基本概念11

2.2.1 图像及其特点11

2.2.2 模拟图像与数字图像12

2.2.3 数字图像类型12

2.3 图像数字化14

2.3.1 采样14

2.3.2 量化14

2.3.3 采样和量化参数的选择15

2.3.4 图像数字化设备15

2.4 图像的几种模型16

2.4.1 计算颜色模型16

2.4.2 视觉颜色模型17

2.4.3 工业颜色模型18

2.4.4 颜色模型选取原则19

思考题20

第3章 图像的采集及压缩编码21

3.1 相机概述21

3.2 光敏传感器23

3.2.1 光敏传感器概述及原理23

3.2.2 光电效应24

3.2.3 光电转换元件25

3.2.4 光敏传感器的应用28

3.3 图像编码技术29

3.3.1 图像编码概述29

3.3.2 图像编码方法30

3.3.3 图像编码新技术33

3.3.4 图像编码评价35

3.4 图像存储35

3.4.1 BMP图像存储格式36

3.4.2 TIFF图像存储格式36

3.4.3 GIF图像存储格式36

3.4.4 PCX图像存储格式36

3.4.5 JPEG图像存储格式36

思考题37

第4章 视觉与人的识别技术38

4.1 指纹识别算法与研究38

4.1.1 指纹识别概述38

4.1.2 图像预处理38

4.1.3 特征提取与分类识别40

4.1.4 指纹自动识别系统43

4.2 人脸识别算法与研究44

4.2.1 人脸识别概述44

4.2.2 人脸识别发展历史及现状44

4.2.3 人脸检测算法研究45

4.2.4 人脸识别算法研究47

思考题49

第5章 视觉与机器的技术50

5.1 机械零件的检测50

5.1.1 引言50

5.1.2 机器视觉在工业领域的应用50

5.1.3 机械零件检测系统结构51

5.2 车辆的识别与跟踪52

5.2.1 引言52

5.2.2 系统结构53

5.2.3 车辆提取54

5.2.4 车辆分析54

5.2.5 车辆跟踪55

5.2.6 近视角跟踪算法55

5.2.7 远视角跟踪算法56

5.2.8 两种方法比较56

思考题56

第6章 基于理解的图像识别技术57

6.1 技术背景57

6.2 基于场景相关信息的物体识别模型的研究58

6.2.1 主要思想58

6.2.2 总体模型59

6.2.3 基于场景相关信息的物体识别方法的难点与展望65

6.3 图形基元获取的一般方法的研究65

6.3.1 基于颜色或灰度特征块的方法66

6.3.2 基于端点连接的线段检测68

6.3.3 区域支持法69

6.3.4 消失点线段群检测72

6.4 基于多边形近似的图形基元获取方法75

6.4.1 传统的多边形近似方法75

6.4.2 改进的基于全局特征的多边形近似方法76

6.4.3 多边形近似中用误差阈值控制近似尺度的原理及其仿真81

6.5 基于窗口矢量化的圆弧基元的获取82

6.5.1 基于窗口矢量化的数字曲线分割方法82

6.5.2 基于RBF神经网络的分类84

思考题87

第7章 图像融合技术88

7.1 引言88

7.2 图像融合总体设计流程88

7.3 图像的预处理89

7.4 数据融合的层次91

7.5 融合规则92

7.6 基于像素的图像融合92

7.7 基于区域的图像融合92

7.8 灰度调整技术93

7.8.1 亮度—对比度传递技术93

7.8.2 直方图规格化94

7.9 图像融合评价94

7.10 数据融合算法的分类96

思考题96

第8章 视觉物联网覆盖与定位97

8.1 传感器的覆盖与定位问题97

8.1.1 视觉传感器的覆盖问题97

8.1.2 典型的覆盖算法分析98

8.1.3 视觉传感器的定位问题98

8.1.4 定位算法的分类99

8.1.5 节点定位的一般计算方法99

8.1.6 典型定位算法分析101

8.2 动态视觉传感器网络中的点目标覆盖机制103

8.2.1 问题描述104

8.2.2 基于改进遗传算法的点目标覆盖增强算法105

8.2.3 算法仿真106

8.3 动态视觉传感器网络节点方向调度算法108

8.3.1 方向可变的感知模型108

8.3.2 基于贡献率模型的贪婪算法108

8.3.3 仿真实验112

8.4 动态视觉传感器网络中的多节点协作覆盖算法115

8.4.1 问题描述115

8.4.2 算法实现115

8.4.3 仿真实验117

思考题119

第9章 视频监控技术120

9.1 视频监控系统120

9.1.1 引言120

9.1.2 视频监控技术的发展120

9.1.3 设计方案121

9.2 背景建模与运动提取124

9.2.1 引言124

9.2.2 视频序列的特点125

9.2.3 复杂背景下前景分割算法的研究进展125

9.2.4 帧间差分法126

9.2.5 混合高斯背景模型127

9.2.6 光流法132

思考题135

第10章 视频监控中的可伸缩视频大纲技术136

10.1 基于细节保留的视频大纲技术136

10.1.1 传统视频大纲技术136

10.1.2 基于细节保留的视频大纲技术141

10.1.3 实验结果与分析143

10.2 基于ROI的时域可伸缩编码技术144

10.2.1 传统可伸缩编码技术144

10.2.2 基于ROI的可伸缩编码149

10.3 基于视频大纲的监控视频可伸缩编码153

10.3.1 视频大纲的对象标志位设计与编码153

10.3.2 视频大纲的密度可伸缩重建158

10.3.3 基于视频大纲的监控视频可伸缩编码160

10.3.4 实验结果与分析161

10.4 可伸缩视频大纲系统162

10.4.1 开发背景162

10.4.2 系统框架163

10.4.3 系统原型164

思考题169

第11章 视觉物联网的传输协议170

11.1 传输协议概述170

11.2 传输层中的协议171

11.3 TCP/IP模型概述175

11.4 用户数据报协议UDP模型概述176

11.4.1 UDP协议报头176

11.4.2 用户数据报头格式177

11.4.3 UDP信息包178

11.4.4 UDP的伪首部179

11.4.5 UDP的封装与协议的分层179

11.4.6 层次的划分及UDP校验和的计算180

11.4.7 UDP的多路复用、多路分解和端口180

11.4.8 UDP协议端口号的分配181

11.5 Wi-Fi协议183

11.5.1 特点185

11.5.2 特性185

11.5.3 与非Wi-Fi网络的协作187

11.5.4 自我管理的客户端187

11.5.5 改善移动性187

思考题188

第12章 视觉物联网的安全与隐私189

12.1 概述189

12.2 视觉物联网中的安全问题189

12.2.1 通信安全需求189

12.2.2 信息安全需求190

12.3 视觉物联网中的威胁分析与对策190

12.3.1 物理层的安全策略190

12.3.2 链路层的安全策略192

12.3.3 网络层的安全策略193

12.3.4 传输层和应用层的安全策略194

思考题194

第13章 基于达芬奇技术的视觉物联网平台设计195

13.1 关键技术研究分析195

13.1.1 达芬奇技术概述195

13.1.2 TMS320DM6467T介绍200

13.1.3 课题系统方案总体设计204

13.1.4 项目系统方案实施206

13.1.5 项目系统移植开发207

13.1.6 用户界面开发209

13.1.7 系统性能测试209

13.2 系统硬件设计研究与实现210

13.2.1 系统存储器设计211

13.2.2 视频接口设计216

13.2.3 音频接口设计220

13.2.4 电源系统设计220

13.2.5 其他外围硬件设计224

13.2.6 硬件性能基础测试227

13.3 系统软件研究设计与实现229

13.3.1 软件设计基础229

13.3.2 系统音视频处理研究实现232

13.3.3 系统相关驱动研究开发236

13.3.4 系统文件修改移植研究240

思考题243

第14章 视觉物联网的实现与应用244

14.1 概述244

14.2 视觉传感器在包装机械中的应用研究245

14.3 视觉传感器及其在几何测量中应用的研究248

14.4 智能视觉传感器技术在药品自动视觉检测的应用研究250

14.5 视觉传感器在卷烟燃烧仪中的应用252

14.5.1 仪器结构及工作原理253

14.5.2 视觉传感器在燃烧仪中的应用分析254

14.5.3 卷烟燃烧仪对比256

14.6 视觉传感器在害虫检测系统中的应用257

14.7 机器视觉在高速机器人分装系统中的应用260

14.7.1 高速并联机器人分装系统260

14.7.2 机器视觉定位算法261

14.7.3 机器视觉软件系统设计262

思考题264

参考文献265