第1章 水下圖像成像基礎(chǔ)
1.1 引言
1.2 水下光學(xué)性質(zhì)
1.2.1 水體的光學(xué)分類
1.2.2 水體固有光學(xué)性質(zhì)
1.2.3 水體表觀光學(xué)特性
1.3 水下圖像成像理論
1.3.1 水下成像系統(tǒng)
1.3.2 水下圖像建模
1.3.3 模型簡(jiǎn)化
1.4 水下圖像特點(diǎn)概述
1.4.1 水下圖像的多樣性
1.4.2 水下圖像的退化問(wèn)題
1.5 水下圖像質(zhì)量評(píng)測(cè)常用指標(biāo)
1.5.1 主觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
1.5.2 客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
1.6 水下成像相關(guān)技術(shù)
1.6.1 聲波成像技術(shù)
1.6.2 水下激光成像技術(shù)
1.6.3 水下高光譜成像技術(shù)
1.7 小結(jié)
思考題
參考文獻(xiàn)
第2章 水下圖像視頻增強(qiáng)與復(fù)原
2.1 引言
2.2 水下光學(xué)圖像退化模型
2.2.1 運(yùn)動(dòng)模型
2.2.2 散焦模型
2.2.3 高斯模型
2.3 水下圖像增強(qiáng)與復(fù)原
2.3.1 基于成像模型的水下圖像復(fù)原方法
2.3.2 基于無(wú)模型的水下圖像增強(qiáng)方法
2.3.3 基于深度學(xué)習(xí)的水下圖像增強(qiáng)與復(fù)原方法
2.4 水下視頻增強(qiáng)與復(fù)原
2.5 水下圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
2.6 小結(jié)
思考題
參考文獻(xiàn)
第3章 水下圖像視頻去噪
3.1 引言
3.2 噪聲模型
3.2.1 高斯噪聲
3.2.2 脈沖噪聲
3.2.3 散斑噪聲
3.3 水下圖像去噪
3.3.1 空間域?yàn)V波去噪
3.3.2 變換域?yàn)V波去噪
3.4 水下視頻去噪
3.5 小結(jié)
思考題
參考文獻(xiàn)
第4章 水下圖像視頻分割
4.1 引言
4.2 常用圖像分割方法
4.2.1 閥值分割
4.2.2 基于區(qū)域增長(zhǎng)分割
4.2.3 基于邊緣檢測(cè)分割
4.2.4 形態(tài)學(xué)分水嶺分割
4.3 基于智能算法的圖像分割
4.3.1 基于小波變換的圖像分割
4.3.2 基于馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型的圖像分割
4.3.3 基于遺傳算法的圖像分割
4.3.4 基于聚類的圖像分割
4.3.5 基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割
4.4 視頻分割方法
4.4.1 傳統(tǒng)的視頻分割方法
4.4.2 基于深度學(xué)習(xí)的視頻分割方法
4.5 評(píng)價(jià)指標(biāo)
4.5.1 圖像分割評(píng)價(jià)指標(biāo)
4.5.2 視頻對(duì)象分割評(píng)價(jià)指標(biāo)
4.6 小結(jié)
思考題
參考文獻(xiàn)
第5章 水下目標(biāo)檢測(cè)
5.1 引言
5.2 基于特征描述的目標(biāo)檢測(cè)
5.2.1 基于Haar特征的目標(biāo)檢測(cè)方法
5.2.2 基于HOG特征的目標(biāo)檢測(cè)方法
5.3 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)
5.3.1 深度學(xué)習(xí)骨干網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
5.3.2 二階段目標(biāo)檢測(cè)方法
5.3.3 一階段目標(biāo)檢測(cè)方法
5.4 水下視頻目標(biāo)檢測(cè)
5.4.1 基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)背景建模的視頻目標(biāo)檢測(cè)方法
5.4.2 基于深度學(xué)習(xí)的視頻目標(biāo)檢測(cè)方法
5.5 評(píng)價(jià)方法
5.5.1 Precision和Recall指標(biāo)
5.5.2 AP和mAP指標(biāo)
5.5.3 F-measure指標(biāo)
5.6 小結(jié)
思考題
參考文獻(xiàn)
第6章 水下目標(biāo)跟蹤
6.1 引言
6.2 生成式目標(biāo)跟蹤
6.2.1 光流法
……

第7章水下目標(biāo)識(shí)別

第8章水下立體視覺(jué)

第9章機(jī)器視覺(jué)在海洋及水產(chǎn)科學(xué)研究中的應(yīng)用

第10章機(jī)器視覺(jué)在水下機(jī)器人中的應(yīng)用

附錄

參考文獻(xiàn)及相關(guān)鏈接