本书系统地论述了基于平面镜配合的单目立体视觉技术，主要包括视觉图像边缘信息提取、单目立体视觉测量模型、单目立体视觉参数标定、单目立体视觉中的极线几何及校正、单幅图像的立体匹配和单目立体视觉的应用。
本书各章节间既相互联系，又相互独立；本书内容是个开放体系，读者在学习过程中可不断地进行二次创新，提出新的理论。
本书适合立体视觉、视觉测量等专业方向的师生及相关科研人员阅读。
为工业相机应用提供了一种新的思路；
对拓展机器视觉的应用场景亦有启发。
立体视觉检测技术因具有可靠、非接触、操作简单等优点，在交通安全监控、智能导航、工业测量、自动化控制、装备制造及虚拟现实等领域具有十分广阔的应用前景。
双摄像机立体视觉检测系统是目前立体视觉检测中最为典型的应用系统，但该系统在狭小空间、高温高湿以及动态环境等特殊的应用环境或场合下难以实现立体测量。为此，本书介绍了一种基于平面镜配合的单目立体视觉检测系统，对该系统的结构设计、内外参数标定、极线几何理论、立体匹配与三维重建等关键问题进行了系统的研究和实验验证。
本书既包括基本理论，也包括视觉测量领域的研究成果，大部分插图来自实验，使得文字说明清晰易懂，便于读者理解相关理论和内容。本书主要介绍单目立体视觉的相关理论，与传统的双目立体视觉相比，既一脉相承，又有理论创新，填补了相关领域的空白。
全书共分7章。第1章为概述，第2章介绍了视觉图像边缘信息提取方法，第3章介绍了单目立体视觉测量模型，第4章介绍了单目立体视觉参数的标定方法，第5章介绍了单目立体视觉中的极线几何及校正，第6章介绍了单幅图像的立体匹配，第7章介绍了单目立体视觉在三维重建、交通领域中的应用。
本书的出版得到了湖南警察学院学术专著出版基金、湖南警察学院道路交通安全执法关键技术科研创新团队的资助。
本书参考和引用的文献资料及研究成果均已在文中列出或说明，感兴趣的读者可以直接查阅。
单目立体视觉涉及光学、图像处理、立体视觉等多学科领域，由于作者水平有限，书中不妥之处在所难免，敬请广大读者、同行与专家批评指正。
冯晓峰，就职于湖南警察学院，主要研究方向为计算机视觉、智慧交通。
前言
第 1 章 单目立体视觉概述
1.1 单目立体视觉检测系统
1.1.1 运动式单目立体视觉
1.1.2 变焦式单目立体视觉
1.1.3 采用平面镜配合的单目立体视觉
1.1.4 采用棱镜配合的单目立体视觉
1.1.5 采用曲面镜配合的单目立体视觉
1.2 内容安排
第 2 章 视觉图像边缘信息提取
2.1 边缘的概念
2.2 传统的边缘检测算子
2.3 小波变换模极大值多尺度边缘检测
2.3.1 小波变换的定义
2.3.2 小波变换模极大值检测原理
2.3.3 数字图像的多尺度边缘提取算法
2.3.4 实验结果
2.4 基于小波尺度相关的边缘检测
2.4.1 尺度相关检测原理
2.4.2 相关系数的定义
2.4.3 图像的小波尺度相关边缘检测
2.4.4 图像的小波尺度相关检测算法
2.5 Hough 变换进行直线特征检测
2.5.1 Hough 变换原理
2.5.2 实验
第 3 章 单目立体视觉测量模型
3.1 立体视觉测量原理
3.1.1 视差原理
3.1.2 双摄像机立体视觉测量原理
3.2 平面镜成像原理
3.3 单目立体视觉测量原理
3.4 单摄像机视觉传感器成像分析
3.4.1 视场分析
3.4.2 精度分析
3.5 结构参数尺寸设计
3.6 测量模型
3.6.1 双摄像机立体视觉测量模型
3.6.2 单目立体视觉测量模型
3.7 器件的选取
3.7.1 图像传感器的选择
3.7.2 镜头的选取
3.7.3 平面镜的选择
3.7.4 图像采集卡
3.8 实验结果与分析
3.8.1 实验结果
3.8.2 误差分析
第 4 章 单目立体视觉参数标定
4.1 摄像机投影模型
4.1.1 摄像机成像的参考坐标系
4.1.2 摄像机线性模型
4.1.3 摄像机非线性模型
4.1.4 需要标定的摄像机参数
4.2 摄像机内参数标定方法
4.2.1 基于线性变换的摄像机标定
4.2.2 基于径向约束的摄像机标定
4.2.3 张正友标定法
4.2.4 液晶显示器显示标定模板
4.2.5 实验结果与分析
4.3 自标定的内参数标定法
4.3.1 消失点和消失线理论
4.3.2 正交消失点的性质
4.3.3 摄像机内参数求解
4.3.4 仿真实验
4.3.5 实物标定实验
4.4 单目立体视觉外参数标定
4.4.1 单目立体视觉的数学模型
4.4.2 实验结果与分析
第 5 章 单目立体视觉中的极线几何及校正
5.1 双目立体视觉的极线几何
5.2 单目立体视觉的极线几何
5.3 单目立体视觉图像极线校正
5.3.1 单目立体视觉图像极线校正理论
5.3.2 仿真实验
5.3.3 实物实验
第 6 章 单幅图像的立体匹配
6.1 立体匹配算法概述
6.2 基于特征点的单幅图像立体匹配
6.2.1 SIFT 检测算法原理
6.2.2 基于 SIFT 算法的单幅图像立体匹配
6.2.3 Harris 检测算法原理
6.2.4 实验结果
6.2.5 Harris 算法和 SIFT 算法的比较
6.2.6 在 SIFT 算法基础上提出改进的算法
6.3 基于区域的单幅图像立体匹配
6.3.1 基于区域的立体匹配概述
6.3.2 基于区域的 SAD 立体匹配算法
6.3.3 基于区域的 SAD 立体匹配实验
6.4 基于极线约束的线结构光条的立体匹配
6.4.1 线结构光条的提取
6.4.2 图像特征细化算法
6.4.3 基于极线约束的光条匹配
第 7 章 单目立体视觉的应用
7.1 空间点的三维重建
7.1.1 空间点三维重建的线性解
7.1.2 空间点三维重建的非线性解
7.1.3 重建实验
7.2 基于单平面镜的对称结构物体三维重建
7.2.1 理论方法
7.2.2 实验
7.3 基于单平面镜的车辆姿态检测
7.3.1 车辆姿态概述
7.3.2 车辆姿态检测现状
7.3.3 车体姿态的测量方案
7.3.4 误差分析
参考文献
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