第1 章 海洋水下成像與壓縮傳輸概述1 11 海洋水下成像與壓縮傳輸?shù)难芯勘尘芭c意義1 12 國內(nèi)外研究動態(tài)與現(xiàn)狀3 121 海洋水下成像4 122 海洋水下光學(xué)圖像質(zhì)量增強5 123 海洋水下圖像壓縮 11 124 海洋水下圖像質(zhì)量評價15 125 海洋水下多類機器視覺任務(wù)18 13 本章小結(jié)22 參考文獻22 第2 章 基于光學(xué)/聲學(xué)的海洋水下成像26 21 海洋水下光學(xué)成像26 211 水下物理成像模型26 212 人工光源輔助的海洋水下光學(xué)成像29 213 深海浮游生物自發(fā)光成像30 22 海洋水下聲學(xué)成像34 221 水下聲吶成像原理34 222 常用成像聲吶35 23 本章小結(jié)41 參考文獻41 第3 章 海洋水下圖像質(zhì)量評價 43 31 海洋水下圖像質(zhì)量評價的基礎(chǔ)理論與相關(guān)算法 43 311 圖像質(zhì)量評價的基礎(chǔ)理論 43 312 水下圖像質(zhì)量評價相關(guān)算法 45 313 小結(jié) 46 32 大型海洋水下圖像質(zhì)量評價數(shù)據(jù)集 46 321 設(shè)計動機與主要貢獻 47 322 海洋水下增強圖像的失真類型歸納 47 323 SOTA 數(shù)據(jù)集的圖像收集與算法整理 51 324 SOTA 數(shù)據(jù)集中圖像質(zhì)量標(biāo)簽的獲取 54 325 SOTA 數(shù)據(jù)集的分析與驗證 57 326 小結(jié) 59 33 基于生成與亮色度聯(lián)合學(xué)習(xí)的水下增強圖像質(zhì)量評價算法 59 331 設(shè)計動機與主要貢獻 60 332 算法結(jié)構(gòu)設(shè)計 62 333 實驗配置與結(jié)果分析 69 334 小結(jié) 79 34 基于先驗估計的水下增強圖像質(zhì)量評價算法 80 341 設(shè)計動機與主要貢獻 80 342 算法結(jié)構(gòu)設(shè)計 82 343 實驗配置與結(jié)果分析 85 344 小結(jié) 92 35 本章小結(jié) 93 參考文獻 93 第4 章 海洋水下圖像質(zhì)量增強 96 41 海洋水下圖像質(zhì)量增強的基礎(chǔ)理論與相關(guān)算法 96 411 常用的顏色空間 96 412 水下圖像質(zhì)量增強相關(guān)算法 97 413 小結(jié) 101 42 衰減系數(shù)引導(dǎo)的兩階段水下圖像增強算法101 421 設(shè)計動機與主要貢獻101 422 算法結(jié)構(gòu)設(shè)計102 423 實驗配置與結(jié)果分析107 424 小結(jié) 111 43 視覺感知質(zhì)量驅(qū)動的水下圖像增強算法 111 431 設(shè)計動機與主要貢獻 111 432 算法結(jié)構(gòu)設(shè)計 115 433 實驗配置與結(jié)果分析122 434 小結(jié)130 44 基于聯(lián)合顏色矯正與去霧迭代的水下圖像增強算法131 441 設(shè)計動機與主要貢獻131 442 算法結(jié)構(gòu)設(shè)計132 443 實驗配置與結(jié)果分析138 444 小結(jié)147 45 亮度均衡與人工光區(qū)域顏色引導(dǎo)的水下圖像增強算法147 451 設(shè)計動機與主要貢獻147 452 合成帶有人工光的水下圖像數(shù)據(jù)集149 453 算法結(jié)構(gòu)設(shè)計150 454 實驗配置與結(jié)果分析157 455 小結(jié)163 46 面向機器視覺任務(wù)的水下圖像增強算法164 461 設(shè)計動機與主要貢獻164 462 算法結(jié)構(gòu)設(shè)計166 463 實驗配置與結(jié)果分析170 464 小結(jié)177 47 本章小結(jié)177 參考文獻178 第5 章 海洋水下圖像壓縮182 51 海洋水下圖像壓縮的基礎(chǔ)理論與相關(guān)算法182 511 圖像壓縮的基礎(chǔ)理論 182 512 水下圖像壓縮的相關(guān)算法 183 52 先驗引導(dǎo)的自適應(yīng)水下圖像壓縮感知算法 184 521 設(shè)計動機與主要貢獻 185 522 算法結(jié)構(gòu)設(shè)計 186 523 實驗配置與結(jié)果分析 193 524 小結(jié) 198 53 基于水下物理先驗的極低碼率壓縮網(wǎng)絡(luò) 199 531 設(shè)計動機與主要貢獻 199 532 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計 201 533 實驗配置與結(jié)果分析 206 534 小結(jié)211 54 物理先驗引導(dǎo)的水下圖像分級壓縮算法 212 541 設(shè)計動機與主要貢獻 212 542 算法結(jié)構(gòu)設(shè)計 213 543 實驗配置與結(jié)果分析 220 544 小結(jié) 226 55 面向機器視覺的先驗引導(dǎo)水下圖像壓縮算法 227 551 設(shè)計動機與主要貢獻 227 552 對比學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 229 553 算法結(jié)構(gòu)設(shè)計 232 554 實驗配置與結(jié)果分析 236 555 小結(jié) 241 56 面向多類機器視覺任務(wù)的特征分級壓縮算法 242 561 設(shè)計動機與主要貢獻 242 562 算法結(jié)構(gòu)設(shè)計 243 563 實驗配置與結(jié)果分析 245 564 小結(jié) 248 57 本章小結(jié) 249 參考文獻 249 第6 章 海洋水下目標(biāo)檢測與跟蹤255 61 海洋水下目標(biāo)檢測與跟蹤的基礎(chǔ)理論與相關(guān)算法255 611 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法256 612 水下聲吶圖像目標(biāo)檢測算法258 62 海洋水下光學(xué)目標(biāo)檢測260 621 水下光學(xué)目標(biāo)檢測的難點260 622 水下目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集261 623 基于水下圖像針對性增強的水下目標(biāo)檢測算法262 624 水下目標(biāo)檢測的高泛化性訓(xùn)練策略267 625 實驗配置與結(jié)果分析267 626 小結(jié)269 63 基于散斑抑制和場景先驗的水下前視聲吶圖像目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)269 631 設(shè)計動機與主要貢獻269 632 水下聲吶圖像的噪聲分析271 633 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計272 634 實驗配置與結(jié)果分析280 635 小結(jié)288 64 基于位置引導(dǎo)圖的水下聲吶圖像目標(biāo)檢測算法288 641 設(shè)計動機與主要貢獻288 642 算法結(jié)構(gòu)設(shè)計290 643 實驗配置與結(jié)果分析297 644 小結(jié)302 65 本章小結(jié)303 參考文獻303 第7 章 海洋水下成像系統(tǒng)306 71 基于ROV 的海洋水下成像與壓縮傳輸系統(tǒng)306 711 水上控制與顯示系統(tǒng)307 712 ROV 308 713 嵌入式水下圖像處理模型的部署310 714 小結(jié) 312 72 發(fā)光浮游生物檢測分析儀 312 721 總體方案設(shè)計 312 722 核心器件選型 316 723 硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計 321 724 運動目標(biāo)檢測與跟蹤算法 324 725 圖像采集與分析軟件開發(fā) 341 726 小結(jié) 347 73 發(fā)光浮游生物檢測分析儀的海上試驗 347 731 海試方案 347 732 海試結(jié)果 350 733 深海潛水器可搭載性測試 352 734 小結(jié) 353 74 本章小結(jié) 353 參考文獻 354