水下雙目圖像處理與目標(biāo)檢測

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(biāo)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(xiàn)
第二章 雙目視覺技術(shù)原理
2.1 雙目相機(jī)成像模型
2.2 雙目視覺系統(tǒng)的標(biāo)定
2.2.1 Tsai兩步標(biāo)定法
2.2.2 張氏標(biāo)定法
2.3 立體匹配
2.3.1 代價(jià)計(jì)算
2.3.2 匹配代價(jià)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(xiàn)
第三章 水下雙目光學(xué)圖像的獲取與標(biāo)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(biāo)定
3.2.1 內(nèi)部參數(shù)標(biāo)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(jì)的水下標(biāo)定
3.2.4 立體標(biāo)定與圖像校正
3.3 標(biāo)定實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3.3.1 標(biāo)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(xiàn)
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(jià)的視差計(jì)算
4.2.1 代價(jià)計(jì)算與聚合
4.2.2 視差計(jì)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(shí)驗(yàn)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(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比與分析
4.4.4 水下實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比與分析
4.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
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(yàn)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(jì)與霧線先驗(yàn)的背景光估計(jì)
5.3.2 基于紅通道基準(zhǔn)衰減比的透射率估計(jì)
5.4 復(fù)原實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
5.4.1 主觀評(píng)價(jià)
5.4.2 客觀評(píng)價(jià)
5.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第六章 水下目標(biāo)的檢測與測量
6.1 基于光學(xué)成像的水下目標(biāo)檢測
6.2 雙目視覺中的目標(biāo)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(biāo)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(biāo)輪廓擬合
6.3.3 場景真實(shí)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換及距離計(jì)算
6.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
6.4.1 分割實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
6.4.2 目標(biāo)測量結(jié)果與分析
6.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)