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 计算机练习题 第四章 区域分析 4·1 区域和边缘 4·2 分割 4·3 区域表示 4·4 分裂和合并 思考题 计算机练习题 第五章 图象预处理 5·1 直方图修正 5·2 图象线性运算 5·3 线性滤波器 5·4 非线性滤波器 思考题 计算机练习题 第六章 边缘检测 6·1 梯度 6·2 边缘检测算法 6·3 二阶微分算子 6·4 LoG算法 6·5 图象逼近 6·6 Canny边缘检测器 6·7 子象素级位置估计 6·8 边缘检测器性能 6·9 线条检测 思考题 计算机练习题 第七章 轮廓表示 7·1 数字曲线及其表示 7·2 曲线拟合 7·3 样条曲线 7·4 曲线回归逼近 7·5 Hough变换 7·6 傅里叶描述子 思考题 计算机练习题 第八章 纹理 8·1 概述 8·2 纹理分析统计方法 8·3 有序纹理的结构分析 8·4 基于模型的纹理分析 8·5 用分形理论分析纹理 8·6 从纹理恢复形状 思考题 计算机练习题 第九章 明暗分析 9·1 图象辐射度 9·2 表面方向 9·3 反射图 9·4 从图象明暗恢复形状 9·5 光度立体 思考题 计算机练习题 第十章 彩色感知 10·1 三色原理 10·2 颜色模型 10·3 颜色的视觉处理 10·4 彩色不变性 10·5 讨论 思考题 计算机练习题 第十一章 深度图 11·1 立体成象 11·2 立体匹配 11·3 多基线立体成象 11·4 从X恢复形状的方法 11·5 测距成象 11·6 主动视觉 思考题 计算机练习题 第十二章 标定 12·1 刚体变换 12·2 绝对定位 12·3 相对定位 12·4 校正 12·5 双目立体深度测量 12·6 含有比例因子的绝对定位 12·7 外部定位 12·8 内部定位 12·9 摄象机标定 12·10 双目立体标定 12·11 主动三角测距标定 12·12 鲁棒方法 12·13 讨论 思考题 计算机练习题 第十三章 三维场景表示 13·1 三维空间曲线 13·2 三维空间曲面的表示 13·3 曲面插值 13·4 曲面逼近 13·5 曲面分割 13·6 曲面配准 思考题 计算机练习题 第十四章 二维运动估计 14·1 图象运动特征检测 14·2 光流法 14·3 光流计算 14·4 基于块的运动分析 思考题 计算机练习题 第十五章 三维运动估计 15·1 基于成像模型的对应点估计 15·2 三维运动估计光流法 15·3 光流分割 思考题 计算机练习题 第十六章 物体识别 16·1 识别系统的基本组成 16·2 物体识别的复杂度 16·3 图象矩不变量特征表示 16·4 三维物体模型表示 16·5 特征检测与识别策略 16·6 验证 16·7 物体定位 思考题 计算机练习题 参考文献 英汉词汇对照表

机器视觉中文经典图书，内容浅显易懂，是一本不错的教材，适合于初学者。

研究生阶段 测试专业课程用书 内容没有WORD版清晰，但基本不影响阅读和学习

贾云得《机器视觉》，word格式。 我觉得还不错，很适合刚刚接触机器视觉中图像处理的工程应用。

本书旨在提供一本机器视觉（或计算机视觉）导论性教材，主要介绍机器视觉的基础理论、基本方法和实用算法，内容包括：二值图象分析、图象预处理、边缘检测、图象分割、纹理分析、明暗分析、彩色感知、深度图象与立体视觉、视觉系统标定、物体表示、二维运动分析、三维运动分析、物体识别等，另外还简要介绍了人类视觉的基本原理和施盯视觉计算理论．与目前同类著作不同，本书摒弃最新研究现状和成果的展示以及复杂的数学推导，注重基本概念、基本原理的阐述，以及视觉基本算法的详尽介绍．本书内容几乎涉及到视觉的所有研究方向，但取材精炼．重点突出．本书要求学生具有大学理工科微积分等数学知识，包括矩阵和线性空问；也要求学生具备基本概率理论、计算机编程等知识．本书适合作为大学高年级本科生和研究生的教程，也适合作为从事视觉领域研究和应用的科技工作者的导论性读物

非常好了图像处理资源、机器视觉、边缘检测、像素分割