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256千字 字数
2025-11-01 发行日期
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主编推荐语

海洋水下光声成像是意义重大的领域，本书系统阐述相关关键技术。

内容简介

本书介绍以海洋水下光学和声学成像为主的图像处理技术，主要阐述海洋水下成像方法和压缩传输的关键技术，内容包括海洋水下成像与压缩传输概述、基于光学/声学的海洋水下成像、海洋水下图像质量评价、海洋水下图像质量增强、海洋水下图像压缩、海洋水下目标检测与跟踪，以及海洋水下成像系统。

本书既可作为海洋船舶、电子信息、计算机、光电子、通信等领域研究机构和企业的科研人员、设计人员进行相关研究和新技术开发时的参考书，也可作为上述领域相关专业的本科生、硕士研究生、博士研究生的学习用书，或高校中相关专业教师的教学、科研参考书。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 前言
  • 第1章 海洋水下成像与压缩传输概述
  • 1.1 海洋水下成像与压缩传输的研究背景与意义
  • 1.2 国内外研究动态与现状
  • 1.2.1 海洋水下成像
  • 1.2.2 海洋水下光学图像质量增强
  • 1.2.3 海洋水下图像压缩
  • 1.2.4 海洋水下图像质量评价
  • 1.2.5 海洋水下多类机器视觉任务
  • 1.3 本章小结
  • 参考文献
  • 第2章 基于光学/声学的海洋水下成像
  • 2.1 海洋水下光学成像
  • 2.1.1 水下物理成像模型
  • 2.1.2 人工光源辅助的海洋水下光学成像
  • 2.1.3 深海浮游生物自发光成像
  • 2.2 海洋水下声学成像
  • 2.2.1 水下声呐成像原理
  • 2.2.2 常用成像声呐
  • 2.3 本章小结
  • 参考文献
  • 第3章 海洋水下图像质量评价
  • 3.1 海洋水下图像质量评价的基础理论与相关算法
  • 3.1.1 图像质量评价的基础理论
  • 3.1.2 水下图像质量评价相关算法
  • 3.1.3 小结
  • 3.2 大型海洋水下图像质量评价数据集
  • 3.2.1 设计动机与主要贡献
  • 3.2.2 海洋水下增强图像的失真类型归纳
  • 3.2.3 SOTA数据集的图像收集与算法整理
  • 3.2.4 SOTA数据集中图像质量标签的获取
  • 3.2.5 SOTA数据集的分析与验证
  • 3.2.6 小结
  • 3.3 基于生成与亮色度联合学习的水下增强图像质量评价算法
  • 3.3.1 设计动机与主要贡献
  • 3.3.2 算法结构设计
  • 3.3.3 实验配置与结果分析
  • 3.3.4 小结
  • 3.4 基于先验估计的水下增强图像质量评价算法
  • 3.4.1 设计动机与主要贡献
  • 3.4.2 算法结构设计
  • 3.4.3 实验配置与结果分析
  • 3.4.4 小结
  • 3.5 本章小结
  • 参考文献
  • 第4章 海洋水下图像质量增强
  • 4.1 海洋水下图像质量增强的基础理论与相关算法
  • 4.1.1 常用的颜色空间
  • 4.1.2 水下图像质量增强相关算法
  • 4.1.3 小结
  • 4.2 衰减系数引导的两阶段水下图像增强算法
  • 4.2.1 设计动机与主要贡献
  • 4.2.2 算法结构设计
  • 4.2.3 实验配置与结果分析
  • 4.2.4 小结
  • 4.3 视觉感知质量驱动的水下图像增强算法
  • 4.3.1 设计动机与主要贡献
  • 4.3.2 算法结构设计
  • 4.3.3 实验配置与结果分析
  • 4.3.4 小结
  • 4.4 基于联合颜色矫正与去雾迭代的水下图像增强算法
  • 4.4.1 设计动机与主要贡献
  • 4.4.2 算法结构设计
  • 4.4.3 实验配置与结果分析
  • 4.4.4 小结
  • 4.5 亮度均衡与人工光区域颜色引导的水下图像增强算法
  • 4.5.1 设计动机与主要贡献
  • 4.5.2 合成带有人工光的水下图像数据集
  • 4.5.3 算法结构设计
  • 4.5.4 实验配置与结果分析
  • 4.5.5 小结
  • 4.6 面向机器视觉任务的水下图像增强算法
  • 4.6.1 设计动机与主要贡献
  • 4.6.2 算法结构设计
  • 4.6.3 实验配置与结果分析
  • 4.6.4 小结
  • 4.7 本章小结
  • 参考文献
  • 第5章 海洋水下图像压缩
  • 5.1 海洋水下图像压缩的基础理论与相关算法
  • 5.1.1 图像压缩的基础理论
  • 5.1.2 水下图像压缩的相关算法
  • 5.2 先验引导的自适应水下图像压缩感知算法
  • 5.2.1 设计动机与主要贡献
  • 5.2.2 算法结构设计
  • 5.2.3 实验配置与结果分析
  • 5.2.4 小结
  • 5.3 基于水下物理先验的极低码率压缩网络
  • 5.3.1 设计动机与主要贡献
  • 5.3.2 网络结构设计
  • 5.3.3 实验配置与结果分析
  • 5.3.4 小结
  • 5.4 物理先验引导的水下图像分级压缩算法
  • 5.4.1 设计动机与主要贡献
  • 5.4.2 算法结构设计
  • 5.4.3 实验配置与结果分析
  • 5.4.4 小结
  • 5.5 面向机器视觉的先验引导水下图像压缩算法
  • 5.5.1 设计动机与主要贡献
  • 5.5.2 对比学习数据集
  • 5.5.3 算法结构设计
  • 5.5.4 实验配置与结果分析
  • 5.5.5 小结
  • 5.6 面向多类机器视觉任务的特征分级压缩算法
  • 5.6.1 设计动机与主要贡献
  • 5.6.2 算法结构设计
  • 5.6.3 实验配置与结果分析
  • 5.6.4 小结
  • 5.7 本章小结
  • 参考文献
  • 第6章 海洋水下目标检测与跟踪
  • 6.1 海洋水下目标检测与跟踪的基础理论与相关算法
  • 6.1.1 基于深度学习的目标检测算法
  • 6.1.2 水下声呐图像目标检测算法
  • 6.2 海洋水下光学目标检测
  • 6.2.1 水下光学目标检测的难点
  • 6.2.2 水下目标检测数据集
  • 6.2.3 基于水下图像针对性增强的水下目标检测算法
  • 6.2.4 水下目标检测的高泛化性训练策略
  • 6.2.5 实验配置与结果分析
  • 6.2.6 小结
  • 6.3 基于散斑抑制和场景先验的水下前视声呐图像目标检测网络
  • 6.3.1 设计动机与主要贡献
  • 6.3.2 水下声呐图像的噪声分析
  • 6.3.3 网络结构设计
  • 6.3.4 实验配置与结果分析
  • 6.3.5 小结
  • 6.4 基于位置引导图的水下声呐图像目标检测算法
  • 6.4.1 设计动机与主要贡献
  • 6.4.2 算法结构设计
  • 6.4.3 实验配置与结果分析
  • 6.4.4 小结
  • 6.5 本章小结
  • 参考文献
  • 第7章 海洋水下成像系统
  • 7.1 基于ROV的海洋水下成像与压缩传输系统
  • 7.1.1 水上控制与显示系统
  • 7.1.2 ROV
  • 7.1.3 嵌入式水下图像处理模型的部署
  • 7.1.4 小结
  • 7.2 发光浮游生物检测分析仪
  • 7.2.1 总体方案设计
  • 7.2.2 核心器件选型
  • 7.2.3 硬件结构设计
  • 7.2.4 运动目标检测与跟踪算法
  • 7.2.5 图像采集与分析软件开发
  • 7.2.6 小结
  • 7.3 发光浮游生物检测分析仪的海上试验
  • 7.3.1 海试方案
  • 7.3.2 海试结果
  • 7.3.3 深海潜水器可搭载性测试
  • 7.3.4 小结
  • 7.4 本章小结
  • 参考文献
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出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。