本书全面系统地讲述了机器视觉与导航的理论与应用。本书包含5部分共26章，第一部分讲解图像与信号传感器；第二部分讲解检测、跟踪和立体视觉系统；第三部分讲解姿态估计，避碰，控制和面向导航的数据交换；第四部分讲解航空图像处理；第五部分讲解面向科学、工业和民用的机器视觉。本书重点分析光电传感器、3D和2D机器视觉技术、机器人导航、控制方案、运动控制器、智能算法和视觉系统等技术，特别是在无人机、自主移动机器人、工业检测应用和结构健康监测等方面的最新理论与应用。

第一部分 图像和信号传感器

第 1 章 计算机和机器视觉的图像和信号传感器：满足未来发展的需要

1.1 引言

1.1.1 机器视觉系统中的图像采集

1.1.2 数码相机的图像采集

1.1.3 图像传感器光电二极管的性能指标

1.2 当前无机成像系统的局限性

1.2.1 弱光吸收

1.2.2 低动态范围

1.2.3 小型柔性设备的复杂加工和制造的不兼容

1.2.4 无法适应光照变化

1.2.5 低带隙

1.2.6 串扰

1.3 替代感光材料系统克服常规成像的局限性

1.3.1 图像传感中的有机光电探测器

1.3.2 金属卤化物钙钛矿（MHP）/ 有机卤化物钙钛矿（OHP）光电探测器

1.4 光电晶体管

1.5 结论和展望

参考文献

第 2 章 移动机器人的仿生实时被动视觉

2.1 引言

2.2 相关工作

2.3 传感器的硬件

2.4 基础软件和校准

2.4.1 子系统的校准

2.4.2 全景图像

2.4.3 虚拟相机

2.4.4 子系统之间的校准

2.5 混合传感器中的周边视觉

2.5.1 目标检测

2.5.2 目标跟踪

2.5.3 避障

2.6 混合式传感器中的中心视觉

2.7 实验结果

2.7.1 周边视觉

2.7.2 中心视觉

2.8 结论

参考文献

第 3 章 机器人和机器视觉的颜色和深度感知传感器技术

3.1 引言

3.2 三维图像构建

3.2.1 图像传感器

3.2.2 立体视觉

3.2.3 明暗恢复形状

3.2.4 动态视觉

3.3 主动 3D 成像

3.3.1 飞行时间测距

3.3.2 结构光

3.3.3 运动重构

3.4 3D 视觉中的深度学习方法

3.5 结论

参考文献

第 4 章 机器视觉中强度变换和模数编码的混合传感器处理器阵列单元的设计与仿真

4.1 引言

4.2 图像强度变换的阵列单元模拟和理论数学背景

4.2.1 自学习等效卷积神经结构（SLECNS）中设计并行非线性图像强度变换装置的必要性

4.2.2 神经元实现数学运算的综述

4.2.3 图像强度非线性变换的数学模型

4.2.4 图像强度变换的阵列单元模拟

4.3 连续逻辑（CL）变换与等效 CL ADC

4.3.1 SMC_CL_ADC 的基本理论基础、等效模型及其修正

4.3.2 基于直流电（格雷码）的连续逻辑模数转换器的设计（迭代不变量）

4.3.3 基于并行输送机 CL_ADC (P_C) 的仿真八路并行串行输出的 8 - DC - {G}

4.4 结论

参考文献

第二部分 检测、跟踪和立体视觉系统

第 5 章 基于图像辅助的机器人全站仪目标检测与跟踪

5.1 引言

5.2 机器人图像辅助全站仪的原理

5.2.1 标准全站仪的工作原理

5.3 自动反射器的目标识别与跟踪

5.3.1 自动目标识别与检测

5.3.2 目标跟踪

5.3.3 目标跟踪时间

5.4 基于图像的目标识别、位置确定和跟踪

5.4.1 图像处理基础

5.4.2 用于特征提取的图像处理算法

5.4.3 目标识别与匹配

5.4.4 目标位置确定

5.4.5 基于图像的目标跟踪原理

5.5 应用

5.5.1 静态目标识别和定位的例子

5.5.2 基于运动图像的目标跟踪实例

5.6 利用激光跟踪仪进行全站仪运动模式的质量控制

5.7 结论

参考文献

第 6 章 移动自主机器人雷达地标探测方法

6.1 引言

6.2 自主移动机器人导航问题

6.3 不同频率范围周围地区的 EMW 反射

6.4 分布式对象回波信号幅度的随机过程数学模型

6.5 描述集中目标回波信号幅度的随机过程数学模型

6.6 移动自主机器人地标探测信号幅度跳变的测量

参考文献

第 7 章 果园管理的机器视觉系统

7.1 引言

7.2 机器视觉系统

7.2.1 场景约束

7.2.2 图像采集

7.2.3 图像处理

7.2.4 驱动

7.3 农业机器视觉应用

7.3.1 植物识别

7.3.2 过程控制

7.3.3 机器制导与控制

7.4 机器视觉在水果产量评估中的应用 植物识别案例

7.4.1 花卉隔离的图像处理

7.4.2 结果产量估算

7.4.3 其他项目的通用图像处理技术

7.5 目标隔离的另一种方法

7.5.1 引言

7.5.2 空间制图

7.5.3 立体相机操作

7.5.4 空间映射隔离对象的难点

7.5.5 目标隔离结论

7.6 桃园导航的机器视觉

7.6.1 引言

7.6.2 导航视觉反馈系统

7.6.3 实验地面车辆平台

7.7 结论

参考文献

第 8 章 机器视觉、模型和应用中的立体视觉系统

8.1 引言

8.2 双目视觉系统

8.2.1 人工生物视觉模型

8.2.2 其他双目视觉模型

8.3 多目视觉系统

8.3.1 三目视觉模型

8.3.2 多相机模型

8.4 应用

8.4.1 双目视觉系统的应用

8.4.2 多目视觉系统应用

8.5 结论

参考文献

第 9 章 基于无损卡尔曼滤波的

。。。。。。。。。。。。。