《图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）》主要介绍基于LabVIEW的图像处理、分析与机器视觉系统的开发技术。全书尽量避免只进行枯燥的理论讲解，而是从实际工程应用的角度将内容分为“机器视觉系统构建”、“图像操作与增强”和“特征识别与机器决策”三大部分。其中第一部分主要讨论成像系统模型原理、镜头相机部件的选型、系统的搭建和校准以及图像采集、显示和存储等技术；第二部分包括图像操作和变换、图像灰度分析以及图像增强等技术；第三部分介绍机器视觉软件开发的关键技术，不仅包括图像分割、形态学处理、特征提取、特征分析、特征在机器视觉系统开发中的应用，以及目标测量、图像模式匹配、目标分类识别等技术，还包括色彩空间和色彩匹配、色彩定位、彩色模式匹配以及色彩分类识别等彩色图像处理技术。 《图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）》配有各种具有代表性的图像实例，以及图像处理、分析和机器视觉应用的程序源代码。这些图像和源代码不仅可加强读者对内容的理解，还能作为实际工程项目的参考。 《图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）》可作为图像处理、分析和机器视觉项目开发人员的技术参考书，或高等学校计算机、虚拟仪器、自动化、模式识别与图像处理等专业的教材，也可作为对机器视觉开发团队或公司的培训或辅导教材。

杨高科, 现就职于加拿大THALES公司，曾先后在SIEMENS、ALCATEL-LUCENT上海贝尔从事系统设计工作，并主持和管理过多个大型自动控制项目的部署实施。是国内较早使用LabVIEW进行虚拟仪器和机器视觉系统开发的工程人员之一，著有《LabVIEW虚拟仪器项目开发与管理》一书。

前言 在电子学和计算机科学中，图像处理、分析与机器视觉一直是一个十分活跃的分支。随着过去30年电子和计算机技术的迅猛发展，人们对这一分支的研究已经不再局限于图像处理分析理论和实验室验证，而是不断向机器视觉领域延伸。 机器视觉主要研究各种图像处理分析技术在实际工业环境中的应用。目前，国内外这方面的研究日趋深入，相关的书籍也层出不穷。但是，大多数书籍更倾向于对理论和算法进行抽象讲解。对于大部分工程人员来说，要将这些理论转化为具体的工程实践，仍有不少的困难需要克服。此外，由于很多客观条件的制约，工程人员无法深入地研究图像处理与分析的各种理论和算法。因此，对他们而言，一套封装了各种算法且能快速解决各种问题的平台工具更具意义。至于理论研究和算法等工作，应留给平台工具开发人员去完成。 虚拟仪器利用计算机把高性能模块化硬件和可灵活定制的软件相结合，完成各种测试、测量和自动化任务。National Instruments（NI）公司的LabVIEW是一个可视化、跨平台、使用图形化编程语言的虚拟仪器开发平台。它广泛支持各种硬件，且包含丰富的面向应用的封装函数库。这些可扩展的函数库覆盖面很广，包括数据采集、信号处理、数学计算、统计分析、数据通信、数据库、移动开发、嵌入式开发、FPGA和运动控制等。对于图像处理、分析和机器视觉系统开发，NI公司提供了与LabVIEW无缝集成的函数库NI Vision。工程人员在LabVIEW中使用它，可快速构建大型机器视觉自动化系统。 本书基于LabVIEW和NI Vision，介绍图像处理、分析与机器视觉的工程应用和系统...