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水下雙目圖像處理與目標檢測

水下雙目圖像處理與目標檢測

定 價:¥68.00

作 者: 劉艷,李慶武,馬云鵬
出版社: 河海大學(xué)出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787563068807 出版時間: 2021-03-01 包裝:
開本: 16開 頁數(shù): 140 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  本書圍繞水下光學(xué)成像及目標檢測的相關(guān)問題,針對水下雙目攝像機的精確標定、水下雙目圖像的立體匹配、基于視差圖的圖像復(fù)原、水下目標的分割及測量等問題開展了深入研究,詳細介紹了團隊近年來在水下雙目視覺領(lǐng)域取得的**進展,以及采用的理論和方法,同時給出了這些理論和方法的實際效果。這些研究成果對從事雙目視覺技術(shù)研究和工程應(yīng)用具有一定的借鑒意義。本書共分六章:第一章緒論,主要介紹雙目視覺技術(shù)發(fā)展歷史、水下雙目光學(xué)圖像處理的主要問題及研究現(xiàn)狀;第二章雙目視覺技術(shù)原理,介紹了雙目圖像的獲取、雙目系統(tǒng)的標定及立體匹配方法的一般工作原理;第三章水下雙目光學(xué)圖像的獲取與標定,根據(jù)水下光學(xué)成像環(huán)境的特殊性,研制水下雙目視覺裝置并提出基于重投影誤差的參數(shù)修正和基于折射軸估計的水下標定及圖像校正方法;第四章水下雙目圖像的立體匹配,根據(jù)圖像的樹結(jié)構(gòu)特征描述提出多特征融合的樹結(jié)構(gòu)立體匹配和超像素體視差優(yōu)化的立體匹配算法;第五章雙目視覺下的水下圖像復(fù)原,根據(jù)圖像退化模型和圖像去霧理論,提出基于視差和顏色約束的水下圖像復(fù)原算法;第六章水下目標的檢測與測量,根據(jù)視差圖具有目標深度信息的優(yōu)勢,提出一種基于視差圖和活動輪廓模型的快速水下光學(xué)圖像分割方法,并對分割得到的目標進行輪廓擬合實現(xiàn)水下目標尺寸與距離的測量。

作者簡介

暫缺《水下雙目圖像處理與目標檢測》作者簡介

圖書目錄

第一章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 雙目視覺技術(shù)發(fā)展歷史
1.2.1 雙目圖像獲取
1.2.2 系統(tǒng)標定
1.2.3 立體匹配
1.3 水下雙目光學(xué)圖像處理研究現(xiàn)狀
1.3.1 水下圖像處理的主要問題和研究現(xiàn)狀
1.3.2 水下雙目光學(xué)圖像處理的研究現(xiàn)狀
參考文獻
第二章 雙目視覺技術(shù)原理
2.1 雙目相機成像模型
2.2 雙目視覺系統(tǒng)的標定
2.2.1 Tsai兩步標定法
2.2.2 張氏標定法
2.3 立體匹配
2.3.1 代價計算
2.3.2 匹配代價聚合
2.3.3 深度賦值
2.3.4 視差傳播與結(jié)果優(yōu)化
2.4 本章小結(jié)
參考文獻
第三章 水下雙目光學(xué)圖像的獲取與標定
3.1 水下雙目圖像的獲取
3.1.1 水下雙目圖像獲取裝置
3.1.2 水下雙目圖像成像
3.2 雙目視覺系統(tǒng)的標定
3.2.1 內(nèi)部參數(shù)標定
3.2.2 基于重投影誤差的參數(shù)修正
3.2.3 基于折射軸估計的水下標定
3.2.4 立體標定與圖像校正
3.3 標定實驗結(jié)果與分析
3.3.1 標定結(jié)果與分析
3.3.2 校正結(jié)果與分析
3.4 本章小結(jié)
參考文獻
第四章 水下雙目圖像的立體匹配
4.1 基于樹結(jié)構(gòu)的立體匹配
4.2 多特征融合代價的視差計算
4.2.1 代價計算與聚合
4.2.2 視差計算
4.3 基于超像素體的視差傳播與優(yōu)化
4.3.1 基于SLIC勺超像素分割
4.3.2 視差傳播與優(yōu)化
4.4 立體匹配實驗結(jié)果與分析
4.4.1 參數(shù)設(shè)置
4.4.2 視差優(yōu)化效果分析
4.4.3 數(shù)據(jù)集實驗結(jié)果對比與分析
4.4.4 水下實驗結(jié)果對比與分析
4.5 本章小結(jié)
參考文獻
第五章 雙目視覺下的水下圖像復(fù)原
5.1 水下光學(xué)圖像退化問題
5.2 基于暗原色先驗的圖像去霧
5.3 基于視差、顏色約束的水下圖像復(fù)原
5.3.1 結(jié)合視差估計與霧線先驗的背景光估計
5.3.2 基于紅通道基準衰減比的透射率估計
5.4 復(fù)原實驗結(jié)果與分析
5.4.1 主觀評價
5.4.2 客觀評價
5.5 本章小結(jié)
參考文獻
第六章 水下目標的檢測與測量
6.1 基于光學(xué)成像的水下目標檢測
6.2 雙目視覺中的目標分割
6.2.1 基于視差的圖像預(yù)分割
6.2.2 基于C-V模型的圖像分割
6.3 基于輪廓擬合的水下目標測量
6.3.1 基于K-d樹和引導(dǎo)濾波的三維數(shù)據(jù)去噪
6.3.2 目標輪廓擬合
6.3.3 場景真實坐標轉(zhuǎn)換及距離計算
6.4 實驗結(jié)果及分析
6.4.1 分割實驗結(jié)果與分析
6.4.2 目標測量結(jié)果與分析
6.5 本章小結(jié)
參考文獻

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