目录： 第一章 引论 1·1 机器视觉 1·2 Marr视觉计算理论 1·3 机器视觉的应用 1·4 机器视觉的研究内容与面临的困难 1·5 机器视觉与其它学科领域的关系 1·6 成象几何基础 1·7 本书内容向导 思考题 第二章 人类视觉 2·1 人类视觉简介 2·2 感受野 2·3 视觉信息的多层次并行处理 2·4 视觉信息的集成和反馈 思考题 第三章 二值图象分析 3·1 阈值 3·2 几何特性 3·3 投影 3·4 游程长度编码 3·5 二值图象算法 3·6 形态算子 思考题 计算机练

针对数据排列无序、随机缺失及伴随白噪声等问题,提出一种基于因子分析法的三维点云配准方法。将点云数学模型扩展为正交因子模型,从而将点云的配准问题转换为对模型参数的求解问题;采用高斯混合模型对点云进行拟合,并通过最大期望算法(EMA)求解出正交因子模型的因子载荷矩阵;利用因子载荷矩阵完成对点云的配准。在仿真实验中,因子分析算法对随机丢失和带噪声的点云的配准情况,与经典迭代最近点(ICP)算法的配准精度相当,配准效率相比于ICP算法提升了70%以上。因子分析算法不会陷入局部最小值,在快速精确配准和稳定