机器视觉教程

　　WesleyE.Snyder，在美国伊利诺伊大学获得博士学位，目前是北卡罗来納州立大学电气与计算机工程系教授。他发表了100多篇论文，并且著有IndustrialRobots（工业机器人）一书。他是IEEE机器人与自动化学会和IEEE神经协会的创始人，还是美国国家科学基金、美国国家航空和航天管理局（NASA）、Sandia国家实验室以及美国陆军研究所的顾问。HairongQi，在美国北卡罗来纳州立大学获得博士学位，目前是美国田纳西大学诺克斯维尔分校电气与计算机工程系助理教授。

本书从介绍数学原理开始，然后讨论图像处理中的关键问题，如图像的描述与品质、边缘检测、特征提取、分割、纹理与形状等。讨论的内容还包括图像匹配、统计模式识别、句法模式识别、聚类、传播、自适应轮廓、参数变换以及一致性标号。本书对机器视觉进行了全面且通俗易懂的讲解，是一本从实用角度出发介绍机器视觉理论与应用的教材。本书从介绍数学原理开始，然后讨论图像处理中的关键问题，如图像的描述与品质、边缘检测、特征提取、分割、纹理与形状等。讨论的内容还包括图像匹配、统计模式识别、句法模式识别、聚类、传播、自适应轮廓、参数变换以及一致性标号。本书还介绍机器视觉的一些重要应用，其中包括目标的自动检测等。本书所附光盘包括书中使用的软件与数据。本书可作为电机工程、计算机科学与数学等专业研究生的教材，也可供技术人员参考。