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涉水環境降質光學圖像增強方法及應用

  • 作者：馬金祥|責編:江浩
  • 出版社：國防工業
  • ISBN：9787118133011
  • 出版日期：2024/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：173
人民幣：RMB 90 元      售價：元
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內容大鋼
    本書構建了涉水環境水下降質光學困像的恢復與增強相結合的處理方法。對於水下光學圍像出現的四類主要降質特性（非均勻亮度、信噪比低、動態範圍窄、顏色失真），提出了一種水下降質光學圖像降質特性判斷的參數指標，明確刻畫了降質特性的定義與度量，為水下降質光學圖像增強效果的評估提供了理論依據。另外，開展了水下降質光學圖像增強的理論研究，以及結合四類主要降質特性進行水下降質光學圖像增強的應用研究。
    為了便於讀者深入地理解並掌握水下降質光學圖像增強方法及應用，本書配備有大量實用案例。本書的研究成果可以應用到水利工程及其他領域涉水環境降質光學圖像增強。
    本書可作為高等院校本科生、研究生圖像信息處理、電子信息處理等專業的教材，也可作為圖像信息處理、電子信息處理等相關工程技術和研究人員的參考書。
作者介紹
馬金祥|責編:江浩
    馬金祥，河海大學工學博士、常州工學院副教授，SCI源刊JEI（Journal Electronic Imaging）審稿人，常州市工業和信息化局項目評審專家庫成員。主要從事自動控制、圖像處理等領域的教學與研究工作。     參與國家自然科學基金項目（面上項目）2項、江蘇省科技計劃項目1項。主持完成模式識別國家重點實驗室開放基金課題1項、教育部產學合作協同育人項目1項、江蘇省輸配電裝備技術重點實驗室開放基金項目1項。發表學術論文30多篇，其中常州市優秀科技論文三等獎2篇；發明專利授權6件。     獲全國商業科技進步獎二等獎1項、第三屆全國高校自動化類專業青年教師實驗設備設計「創客大賽」銅獎1項、常州市科學技術進步獎三等獎1項、江蘇省電工科學技術獎三等獎1項。
目錄
第一章  緒論
  1.1  研究背景和意義
    1.1.1  研究背景
    1.1.2  研究意義
  1.2  水下圖像增強研究現狀及發展趨勢
    1.2.1  水下圖像降質成因
    1.2.2  水下圖像增強研究方法分類
    1.2.3  水下圖像增強研究現狀
    1.2.4  水下圖像增強研究的發展趨勢
  1.3  本書的主要研究內容
  1.4  本書的組織結構
第二章  水下降質光學圖像特性判斷與增強策略
  2.1  水下降質光學圖像特性判斷及增強方法
    2.1.1  水下降質光學圖像特性判斷
    2.1.2  水下降質光學圖像增強方法
  2.2  單一特性水下降質光學圖像恢復與增強方法
  2.2  ，1非均勻亮度水下降質光學圖像恢復
    2.2.2  信噪比低水下降質光學圖像恢復
    2.2.3  動態範圍窄水下降質光學圖像恢復
    2.2.4  顏色失真水下降質光學圖像恢復
    2.2.5  基於梯度域自適應增益模型圖像增強
  2.3  含有多種特性的水下降質光學圖像增強方法
  2.4  增強演算法開發環境
    2.4.1  增強演算法軟體平台
    2.4.2  增強演算法邊界條件
  2.5  水下圖像增強評價指標
    2.5.1  主觀評價要素指標
    2.5.2  客觀評價尺度參數指標
  本章小結
第三章  改進暗通道先驗非均勻亮度圖像增強
  3.1  引言
  3.2  暗通道先驗理論在非均勾亮度圖像中的局限性
  3.3  改進暗通道先驗非均勻亮度水下圖像恢復演算法
    3.3.1  勻光處理演算法
    3.3.2  改進暗通道先驗和引導濾波演算法
  3.4  暗通道增強圖像梯度域特徵融合增強演算法
  3.5  非均勻亮度特性圖像增強實驗
    3.5.1  實驗圖像
    3.5.2  勻光處理實驗
    3.5.3  暗通道先驗和引導濾波實驗
    3.5.4  梯度城自適應增益增強實驗
    3.5.5  實驗結果對比分析
  3.6  非均勻光場條件下含有其他特性圖像的增強
    3.6.1  圖像增強方法
    3.6.2  實驗圖像
    3.6.3  實驗結果
    3.6.4  實驗分析評價
  本章小結
第四章  優化透射率信噪比低圖像增強
  4.1  引言

  4.2  水下探測目標成像模型圖像恢復演算法
    4.2.1  全局背景光照向量估計
    4.2.2  介質透射率估計（分塊）
    4.2.3  介質透射率再定義（平滑）
  4.3  透射率優化圖像梯度域特徵融合增強演算法
  4.4  信噪比低特性圖像增強實驗
    4.4.1  實驗圖像
    4.4.2  實驗圖像去噪實驗
    4.4.3  RGB顏色空間廣義有界對數運算圖像增強實驗
    4.4.4  HSI顏色空間廣義有界對數運算圖像增強實驗
    4.4.5  實驗結果分析
  本章小結
第五章  仿生視覺retinex模型動態範圍窄圖像增強
  5.1  引言
  5.2  仿生視覺感知retinex模型增強演算法
    5.2.1  多尺度retinex感知增強演算法
    5.2.2  帶色彩恢復的多尺度retinex感知增強演算法
  5.3  改進雙重濾波retinex模型圖像增強演算法
    5.3.1  自適應尺度因子高斯濾波MSRCR演算法
    5.3.2  HSI顏色空間引導濾波演算法
  5.4  仿生視覺retinex增強圖像梯度域特徵融合增強演算法
  5.5  動態範圍窄特性圖像增強實驗
    5.5.1  實驗圖像
    5.5.2  MSRCR圖像增強實驗
    5.5.3  HSI顏色空間引導濾波實驗
    5.5.4  梯度域廣義有界對數運算實驗
  本章小結
第六章  對比度受限自適應直方圖均衡顏色失真圖像增強
  6.1  引言
  6.2  自適應直方圖均衡彩色空間信息融合水下圖像增強演算法
  6.3  不同顏色空間CLAHE演算法
    6.3.1  RGB顏色空間CLAHE演算法
    6.3.2  YIQ顏色空間CLAHE演算法
    6.3.3  HSI顏色空間CLAHE演算法
  6.4  YIQ和HSI顏色空間圖像融合與梯度域自適應增強演算法
  6.5  顏色失真特性圖像增強實驗
    6.5.1  實驗圖像
    6.5.2  不同增強演算法實驗
    6.5.3  融合係數關聯圖像增強實驗
    6.5.4  廣義有界對數運算圖像增強實驗
    6.5.5  增強演算法抗雜訊干擾實驗
  6.6  含有顏色失真的多種特性圖像增強
    6.6.1  圖像增強方法
    6.6.2  實驗圖像
    6.6.3  實驗結果
    6.6.4  實驗分析評價
  本章小結
第七章  總結與展望
  7.1  總結與創新
  7.2  展望

附錄  彩色插圖
參考文獻
致謝

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