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海洋水下成像與壓縮傳輸/多模態圖像智能感知與處理叢書

  • 作者：沈禮權//張曦|責編:賀瑞君
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115629289
  • 出版日期：2025/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：354
人民幣：RMB 150 元      售價：元
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內容大鋼
    本書介紹以海洋水下光學和聲學成像為主的圖像處理技術，主要闡述海洋水下成像方法和壓縮傳輸的關鍵技術，內容包括海洋水下成像與壓縮傳輸概述、基於光學/聲學的海洋水下成像、海洋水下圖像質量評價、海洋水下圖像質量增強、海洋水下圖像壓縮、海洋水下目標檢測與跟蹤，以及海洋水下成像系統。
    本書既可作為海洋船舶、電子信息、電腦、光電子、通信等領域研究機構和企業的科研人員、設計人員進行相關研究和新技術開發時的參考書，也可作為上述領域相關專業的本科生、碩士研究生、博士研究生的學慣用書，或高校中相關專業教師的教學、科研參考書。
作者介紹
沈禮權//張曦|責編:賀瑞君
目錄
第1章  海洋水下成像與壓縮傳輸概述
  1.1  海洋水下成像與壓縮傳輸的研究背景與意義
  1.2  國內外研究動態與現狀
    1.2.1  海洋水下成像
    1.2.2  海洋水下光學圖像質量增強
    1.2.3  海洋水下圖像壓縮
    1.2.4  海洋水下圖像質量評價
    1.2.5  海洋水下多類機器視覺任務
  1.3  本章小結
  參考文獻
第2章  基於光學/聲學的海洋水下成像
  2.1  海洋水下光學成像
    2.1.1  水下物理成像模型
    2.1.2  人工光源輔助的海洋水下光學成像
    2.1.3  深海浮遊生物自發光成像
  2.2  海洋水下聲學成像
    2.2.1  水下聲吶成像原理
    2.2.2  常用成像聲吶
  2.3  本章小結
  參考文獻
第3章  海洋水下圖像質量評價
  3.1  海洋水下圖像質量評價的基礎理論與相關演算法
    3.1.1  圖像質量評價的基礎理論
    3.1.2  水下圖像質量評價相關演算法
    3.1.3  小結
  3.2  大型海洋水下圖像質量評價數據集
    3.2.1  設計動機與主要貢獻
    3.2.2  海洋水下增強圖像的失真類型歸納
    3.2.3  SOTA數據集的圖像收集與演算法整理
    3.2.4  SOTA數據集中圖像質量標籤的獲取
    3.2.5  SOTA數據集的分析與驗證
    3.2.6  小結
  3.3  基於生成與亮色度聯合學習的水下增強圖像質量評價演算法
    3.3.1  設計動機與主要貢獻
    3.3.2  演算法結構設計
    3.3.3  實驗配置與結果分析
    3.3.4  小結
  3.4  基於先驗估計的水下增強圖像質量評價演算法
    3.4.1  設計動機與主要貢獻
    3.4.2  演算法結構設計
    3.4.3  實驗配置與結果分析
    3.4.4  小結
  3.5  本章小結
  參考文獻
第4章  海洋水下圖像質量增強
  4.1  海洋水下圖像質量增強的基礎理論與相關演算法
    4.1.1  常用的顏色空間
    4.1.2  水下圖像質量增強相關演算法
    4.1.3  小結
  4.2  衰減係數引導的兩階段水下圖像增強演算法

    4.2.1  設計動機與主要貢獻
    4.2.2  演算法結構設計
    4.2.3  實驗配置與結果分析
    4.2.4  小結
  4.3  視覺感知質量驅動的水下圖像增強演算法
    4.3.1  設計動機與主要貢獻
    4.3.2  演算法結構設計
    4.3.3  實驗配置與結果分析
    4.3.4  小結
  4.4  基於聯合顏色矯正與去霧迭代的水下圖像增強演算法
    4.4.1  設計動機與主要貢獻
    4.4.2  演算法結構設計
    4.4.3  實驗配置與結果分析
    4.4.4  小結
  4.5  亮度均衡與人工光區域顏色引導的水下圖像增強演算法
    4.5.1  設計動機與主要貢獻
    4.5.2  合成帶有人工光的水下圖像數據集
    4.5.3  演算法結構設計
    4.5.4  實驗配置與結果分析
    4.5.5  小結
  4.6  面向機器視覺任務的水下圖像增強演算法
    4.6.1  設計動機與主要貢獻
    4.6.2  演算法結構設計
    4.6.3  實驗配置與結果分析
    4.6.4  小結
  4.7  本章小結
  參考文獻
第5章  海洋水下圖像壓縮
  5.1  海洋水下圖像壓縮的基礎理論與相關演算法
    5.1.1  圖像壓縮的基礎理論
    5.1.2  水下圖像壓縮的相關演算法
  5.2  先驗引導的自適應水下圖像壓縮感知演算法
    5.2.1  設計動機與主要貢獻
    5.2.2  演算法結構設計
    5.2.3  實驗配置與結果分析
    5.2.4  小結
  5.3  基於水下物理先驗的極低碼率壓縮網路
    5.3.1  設計動機與主要貢獻
    5.3.2  網路結構設計
    5.3.3  實驗配置與結果分析
    5.3.4  小結
  5.4  物理先驗引導的水下圖像分級壓縮演算法
    5.4.1  設計動機與主要貢獻
    5.4.2  演算法結構設計
    5.4.3  實驗配置與結果分析
    5.4.4  小結
  5.5  面向機器視覺的先驗引導水下圖像壓縮演算法
    5.5.1  設計動機與主要貢獻
    5.5.2  對比學習數據集
    5.5.3  演算法結構設計

    5.5.4  實驗配置與結果分析
    5.5.5  小結
  5.6  面向多類機器視覺任務的特徵分級壓縮演算法
    5.6.1  設計動機與主要貢獻
    5.6.2  演算法結構設計
    5.6.3  實驗配置與結果分析
    5.6.4  小結
  5.7  本章小結
  參考文獻
第6章  海洋水下目標檢測與跟蹤
  6.1  海洋水下目標檢測與跟蹤的基礎理論與相關演算法
    6.1.1  基於深度學習的目標檢測演算法
    6.1.2  水下聲吶圖像目標檢測演算法
  6.2  海洋水下光學目標檢測
    6.2.1  水下光學目標檢測的難點
    6.2.2  水下目標檢測數據集
    6.2.3  基於水下圖像針對性增強的水下目標檢測演算法
    6.2.4  水下目標檢測的高泛化性訓練策略
    6.2.5  實驗配置與結果分析
    6.2.6  小結
  6.3  基於散斑抑制和場景先驗的水下前視聲吶圖像目標檢測網路
    6.3.1  設計動機與主要貢獻
    6.3.2  水下聲吶圖像的雜訊分析
    6.3.3  網路結構設計
    6.3.4  實驗配置與結果分析
    6.3.5  小結
  6.4  基於位置引導圖的水下聲吶圖像目標檢測演算法
    6.4.1  設計動機與主要貢獻
    6.4.2  演算法結構設計
    6.4.3  實驗配置與結果分析
    6.4.4  小結
  6.5  本章小結
  參考文獻
第7章  海洋水下成像系統
  7.1  基於ROV的海洋水下成像與壓縮傳輸系統
    7.1.1  水上控制與顯示系統
    7.1.2  ROV
    7.1.3  嵌入式水下圖像處理模型的部署
    7.1.4  小結
  7.2  發光浮遊生物檢測分析儀
    7.2.1  總體方案設計
    7.2.2  核心器件選型
    7.2.3  硬體結構設計
    7.2.4  運動目標檢測與跟蹤演算法
    7.2.5  圖像採集與分析軟體開發
    7.2.6  小結
  7.3  發光浮遊生物檢測分析儀的海上試驗
    7.3.1  海試方案
    7.3.2  海試結果
    7.3.3  深海潛水器可搭載性測試

    7.3.4  小結
  7.4  本章小結
  參考文獻

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