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| 編輯推薦： |
1. 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。
2. 作者单位在该领域有领先优势，作者团队从事相关研究多年，有成体系的深厚积累可以向学界和业界分享。
3. 本书是海洋水下成像与压缩传输领域的系统性著作，将为领域的发展起到推动作用。
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| 內容簡介： |
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。來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
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。
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| 關於作者： |
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沈礼权，上海大学研究员。2008 年博士毕业后留上海大学通信与信息工程学院工作至今，研究方向是图像与视频处理。获国家自然科学基金委员会优秀青年科学基金支持，入选上海市东方英才计划（领军项目）、上海市优秀学术/ 技术带头人计划、上海市曙光计划、上海市青年科技启明星计划以及上海市浦江人才计划等，并入选爱思唯尔“中国高被引学者”榜单（2021—2024 年）。曾作为项目主持人获得2016 年高等学校科学研究优秀成果奖（自然科学）二等奖、2018 年中国电子学会科学技术奖（自然科学）二等奖，并作为主要完成人获得2020年上海市科技进步奖一等奖、2021 年国家科学技术进步奖二等奖、2023 年上海市自然科学奖一等奖等奖项，担任国际期刊Neurocomputing 的副编辑。张曦，上海大学机电工程与自动化学院副教授。2006 年于北京航空航天大学获得博士学位，2007 年赴美国加利福尼亚大学戴维斯分校从事博士后研究工作，2010 年归国后在上海大学任教。主要研究方向是视觉检测技术，主持了“十三五”国家重点研发计划“深海关键技术与装备”重点专项课题、国家自然科学基金青年科学基金项目等纵向项目，作为骨干参与了国家自然科学基金重点项目和面上项目。发表学术论文80 余篇，参与制定国家标准1 项，获发明专利授权9 项。
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| 目錄：
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第1 章 海洋水下成像与压缩传输概述1
11 海洋水下成像与压缩传输的研究背景与意义1
12 国内外研究动态与现状3
121 海洋水下成像4
122 海洋水下光学图像质量增强5
123 海洋水下图像压缩 11
124 海洋水下图像质量评价15
125 海洋水下多类机器视觉任务18
13 本章小结22
参考文献22
第2 章 基于光学/声学的海洋水下成像26
21 海洋水下光学成像26
211 水下物理成像模型26
212 人工光源辅助的海洋水下光学成像29
213 深海浮游生物自发光成像30
22 海洋水下声学成像34
221 水下声呐成像原理34
222 常用成像声呐35
23 本章小结41
参考文献41
第3 章 海洋水下图像质量评价 43
31 海洋水下图像质量评价的基础理论与相关算法 43
311 图像质量评价的基础理论 43
312 水下图像质量评价相关算法 45
313 小结 46
32 大型海洋水下图像质量评价数据集 46
321 设计动机与主要贡献 47
322 海洋水下增强图像的失真类型归纳 47
323 SOTA 数据集的图像收集与算法整理 51
324 SOTA 数据集中图像质量标签的获取 54
325 SOTA 数据集的分析与验证 57
326 小结 59
33 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 59
331 设计动机与主要贡献 60
332 算法结构设计 62
333 实验配置与结果分析 69
334 小结 79
34 基于先验估计的水下增强图像质量评价算法 80
341 设计动机与主要贡献 80
342 算法结构设计 82
343 实验配置与结果分析 85
344 小结 92
35 本章小结 93
参考文献 93
第4 章 海洋水下图像质量增强 96
41 海洋水下图像质量增强的基础理论与相关算法 96
411 常用的颜色空间 96
412 水下图像质量增强相关算法 97
413 小结 101
42 衰减系数引导的两阶段水下图像增强算法101
421 设计动机与主要贡献101
422 算法结构设计102
423 实验配置与结果分析107
424 小结 111
43 视觉感知质量驱动的水下图像增强算法 111
431 设计动机与主要贡献 111
432 算法结构设计 115
433 实验配置与结果分析122
434 小结130
44 基于联合颜色矫正与去雾迭代的水下图像增强算法131
441 设计动机与主要贡献131
442 算法结构设计132
443 实验配置与结果分析138
444 小结147
45 亮度均衡与人工光区域颜色引导的水下图像增强算法147
451 设计动机与主要贡献147
452 合成带有人工光的水下图像数据集149
453 算法结构设计150
454 实验配置与结果分析157
455 小结163
46 面向机器视觉任务的水下图像增强算法164
461 设计动机与主要贡献164
462 算法结构设计166
463 实验配置与结果分析170
464 小结177
47 本章小结177
参考文献178
第5 章 海洋水下图像压缩182
51 海洋水下图像压缩的基础理论与相关算法182
511 图像压缩的基础理论 182
512 水下图像压缩的相关算法 183
52 先验引导的自适应水下图像压缩感知算法 184
521 设计动机与主要贡献 185
522 算法结构设计 186
523 实验配置与结果分析 193
524 小结 198
53 基于水下物理先验的极低码率压缩网络 199
531 设计动机与主要贡献 199
532 网络结构设计 201
533 实验配置与结果分析 206
534 小结211
54 物理先验引导的水下图像分级压缩算法 212
541 设计动机与主要贡献 212
542 算法结构设计 213
543 实验配置与结果分析 220
544 小结 226
55 面向机器视觉的先验引导水下图像压缩算法 227
551 设计动机与主要贡献 227
552 对比学习数据集 229
553 算法结构设计 232
554 实验配置与结果分析 236
555 小结 241
56 面向多类机器视觉任务的特征分级压缩算法 242
561 设计动机与主要贡献 242
562 算法结构设计 243
563 实验配置与结果分析 245
564 小结 248
57 本章小结 249
参考文献 249
第6 章 海洋水下目标检测与跟踪255
61 海洋水下目标检测与跟踪的基础理论与相关算法255
611 基于深度学习的目标检测算法256
612 水下声呐图像目标检测算法258
62 海洋水下光学目标检测260
621 水下光学目标检测的难点260
622 水下目标检测数据集261
623 基于水下图像针对性增强的水下目标检测算法262
624 水下目标检测的高泛化性训练策略267
625 实验配置与结果分析267
626 小结269
63 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269
631 设计动机与主要贡献269
632 水下声呐图像的噪声分析271
633 网络结构设计272
634 实验配置与结果分析280
635 小结288
64 基于位置引导图的水下声呐图像目标检测算法288
641 设计动机与主要贡献288
642 算法结构设计290
643 实验配置与结果分析297
644 小结302
65 本章小结303
参考文献303
第7 章 海洋水下成像系统306
71 基于ROV 的海洋水下成像与压缩传输系统306
711 水上控制与显示系统307
712 ROV 308
713 嵌入式水下图像处理模型的部署310
714 小结 312
72 发光浮游生物检测分析仪 312
721 总体方案设计 312
722 核心器件选型 316
723 硬件结构设计 321
724 运动目标检测与跟踪算法 324
725 图像采集与分析软件开发 341
726 小结 347
73 发光浮游生物检测分析仪的海上试验 347
731 海试方案 347
732 海试结果 350
733 深海潜水器可搭载性测试 352
734 小结 353
74 本章小结 353
参考文献 354
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