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本书共5部分，后续每部分的内容结构安排如下。
第1部分为图像获取，包括第2章和第3章。第2章介绍了关于图像的基础知识，包括常见的图像与视频格式介绍、图像的数字化，以及灰度图像、彩色图像、深度图像的相关知识。第3章介绍了照相机成像的相关知识，包括照相机模型、照相机内/外参数与标定，以及镜头畸变与校正。
第2部分为图像特征提取与匹配，包括第4～6章。第4章介绍了图像的全局特征，包括颜色特征和纹理特征。第5章介绍了图像的局部特征，包括Harris角点、FAST特征、霍夫变换（霍夫线变换和霍夫圆变换）、SIFT特征、SURF特征、ORB特征。第6章介绍了图像的特征点匹配优化算法，包括距离筛选算法、交叉匹配算法、KNN算法、RANSAC算法。
第3部分为视觉室内定位，包括第7～9章。第7章介绍了几何变换，这是视觉室内定位的基础知识，包括二维空间和三维空间中的变换、旋转向量等相关知识。第8章介绍了如何对照相机进行位置求解与估计，这是视觉室内定位的核心，主要介绍了采用对极几何约束实现室内定位的方法。第9章介绍了视觉室内定位的经典框架，即SLAM，这一章对视觉室内定位进行了完整的系统方案阐述，并在最后简单介绍了几个典型的SLAM系统。
第4部分为数据库与地图建立，包括第10～12章。第10章是关于图像拼接的知识，首先介绍了图像预处理操作，然后介绍了4种图像拼接融合算法，包括平均值融合算法、加权平均融合算法、渐入渐出融合算法、多频段融合算法。第11章重点介绍了点云的相关知识，包括点云的基本数据类型、点云检索、点云滤波和点云匹配操作（ICP算法）。第12章介绍了可视化建图与渲染，包括稠密建图、图形渲染和点云渲染与可视化的操作。
第5部分为图像语义识别，包括第13章和第14章。第13章介绍了图像语义的一些基本概念和两种图像标注方法。第14章介绍了图像语义的相关知识。