本著作重點論述作者在圖像曲線擬合領域近些年取得的一些重要進展，包括基於虛擬傳感器陣列來波方向估計的直線擬合方法、基於信號功率譜估計的直線擬合方法，基於虛擬無線傳感器網絡的圓圈擬合方法，基於稀疏表達的橢圓擬合方法、基於BAYES模型的橢圓擬合方法、基於非凸優化的橢圓擬合方法。對於機器視覺領域、工業自動化、機器人、航空航天等領域具有重要的意義，對於無人駕駛汽車路徑規划、機器人路徑規划、虹膜定位、工業自動化裝配零件參數測量及定位、遙感橋梁檢測、衛星姿態估計具有重要的價值。

前言第1章 概述 1.1 圖像的直線擬合 1.1.1 直線擬合問題描述 1.1.2 實際應用中的直線擬合 1.2 圖像的圓擬合 1.2.1 圓擬合問題描述 1.2.2 實際應用中的圓擬合 1.3 圖像的橢圓擬合 1.3.1 橢圓擬合問題描述 1.3.2 實際應用中的橢圓擬合 參考文獻第2章 圖像曲線擬合基礎知識及研究現狀 2.1 圖像曲線擬合預處理步驟 2.1.1 圖像分割 2.1.2 形態學圖像處理 2.1.3 圖像邊緣檢測 2.2 經典的圖像曲線擬合方法 2.2.1 霍夫變換算法 2.2.2 最小二乘法擬合 2.2.3 SLIDE算法直線檢測 2.2.4 DISF算法橢圓擬合 2.3 小結 參考文獻第3章 基於稀疏表達的直線擬合 3.1 基礎知識 3.1.1 壓縮感知 3.1.2 最小二乘法支持向量回歸機 3.1.3 二階錐規划 3.2 直線擬合算法發展 3.2.1 虛擬單快拍信號形成 3.2.2 字典構造及直線傾斜角估計 3.2.3 字典構造及直線偏移量估計 3.3 實驗結果 3.3.1 實驗1：無噪聲圖像 3.3.2 實驗2：含噪聲的圖像直線檢測 3.3.3 實驗3：平行直線檢測 3.3.4 實驗4：小角度差異時的直線檢測 3.3.5 實驗5：道路標記檢測 3.3.6 實驗6：單晶硅外形檢測 3.4 小結 參考文獻第4章 基於迭代自適應方法的直線擬合 4.1 背景知識 4.2 算法描述 4.2.1 遠場信號模型建立及直線傾斜角估計 4.2.2 近場信號模型建立及直線偏移量估計 4.3 實驗結果 4.3.1 實驗l：無噪聲圖像 4.3.2 實驗2：含噪聲的圖像直線檢測 4.3.3 實驗3：圖像中平行的直線檢測 4.3.4 實驗4：小角度差異時的直線檢測 4.3.5 實驗5：道路標記檢測 4.4 小結 參考文獻第5章 基於無線傳感網絡虛擬源定位的圓擬合 5.1 基礎知識 5.1.1 無線傳感器網絡定位 5.1.2 固定點迭代算法 5.1.3 傳播因子算法 5.2 基於無線傳感網絡虛擬源定位的圓擬合算法 5.3 仿真和實驗結果 5.3.1 實驗1：仿真數據 5.3.2 實驗2：點雲數據 5.4 小結 參考文獻第6章 基於低秩矩陣復原的橢圓擬合 6.1 基礎知識 6.1.1 低秩矩陣復原 6.1.2 余弦定理 6.2 算法描述 6.2.1 GMDS矩陣構建 6.2.2 核范數最小化問題 6.2.3 橢圓參數求解 6.3 仿真及實驗結果 6.3.1 實驗1：仿真數據 6.3.2 實驗2：虹膜圖像 6.3.3 實驗3：單晶圖像 6.4 小結 參考文獻第7章 基於稀疏表達的橢圓擬合 7.1 算法描述 7.1.1 最小二乘擬合算法分析 7.1.2 稀疏表達算法發展 7.2 仿真及實驗結果 7.2.1 實驗1：無壞點仿真數據 7.2.2 實驗2：仿真數據中存在壞點 7.2.3 實驗3：虹膜數據 7.2.4 實驗4：硅單晶圖像 7.2.5 實驗5：存在壞點的硅單晶圖像 7.3 小結 參考文獻第8章 基於半二次和半正定松弛優化的橢圓擬合 8.1 基礎知識 8.1.1 相關熵 8.1.2 CVX工具包 8.2 算法描述 8.2.1 約束最小二乘算法分析 8.2.2 新算法發展 8.2.3 算法執行步驟描述 8.3 仿真及實驗結果 8.3.1 實驗1：含噪仿真數據 8.3.2 實驗2：含Outlier仿真數據 8.3.3 實驗3：虹膜圖像 8.3.4 實驗4：飛行器圖像 8.3.5 實驗5：晶體圖像 8.4 小結 參考文獻