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內(nèi)河航運圖像和視頻去霧算法 版權(quán)信息
- ISBN：9787562960256
- 條形碼：9787562960256 ; 978-7-5629-6025-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
內(nèi)河航運圖像和視頻去霧算法 內(nèi)容簡介
在經(jīng)典的圖像增強和復(fù)原算法基礎(chǔ)上提出結(jié)合圖像增強和復(fù)原算法的內(nèi)河單幅圖像去霧算法。在此基礎(chǔ)上進一步研究了視頻去霧算法的難點和關(guān)鍵點，根據(jù)內(nèi)河航運的特點，重點研究并提出了基于時空一致性和基于景深估計的兩種視頻去霧算法。 本書的特點是將算法理論分析和仿真實驗相結(jié)合，可以讓讀者清晰地掌握算法原理和應(yīng)用中存在的問題以及解決問題的方向。本書內(nèi)容涉及到光學(xué)、大氣學(xué)、信息處理、計算機視覺、人工智能等多學(xué)科的理論知識。不僅是一本系統(tǒng)研究內(nèi)河航運圖像和視頻去霧的專業(yè)著作，對圖像和視頻去霧所面臨著的更加廣泛的應(yīng)用需求有極重要的現(xiàn)實意義。而且也因去霧算法與多學(xué)科的理論知識相關(guān)使得該書具有交叉學(xué)科的學(xué)術(shù)價值。本書可作為計算機、自動化、信息處理和交通工程等專業(yè)高年級本科生和研究生學(xué)習(xí)用，也可以作為從事視頻監(jiān)控和智能視頻處理與分析研發(fā)人員參考。
內(nèi)河航運圖像和視頻去霧算法 目錄
第1章 內(nèi)河航運圖像和視頻去霧概述
1．1 研究目的及意義
1．2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析
1．2．1 圖像去霧算法研究現(xiàn)狀
1．2．2 視頻去霧算法研究現(xiàn)狀
1．2．3 內(nèi)河霧天航運圖像與視頻去霧算法研究
1．3 實驗視頻圖像技術(shù)要點概述
1．3．1 內(nèi)河航運視頻制式說明
1．3．2 內(nèi)河視頻去霧程度要求
1．4 本書主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
1．4．1 本書主要內(nèi)容
1．4．2 本書結(jié)構(gòu)安排
第2章 霧的成因和圖像退化機理
2．1 霧的基礎(chǔ)理論
2．1．1 霧的定義
2．1．2 霧的成因
2．1．3 霧的分布及特點
2．1．4 內(nèi)河霧特點
2．2 大氣散射理論模型
2．2．1 入射光衰減模型
2．2．2 大氣散射模型
2．2．3 霧天成像模型
2．3 霧天圖像基本特征
2．3．1 顏色和灰度衰減特征
2．3．2 頻譜特性
2．4 內(nèi)河霧天航運圖像特征
2．4．1 河面亮度變化特征
2．4．2 內(nèi)河環(huán)境與一般環(huán)境霧天圖像特征對比
2．5 本章小結(jié)
第3章 增強型去霧算法
3．1 增強型去霧算法的基本理論
3．1．1 數(shù)字圖像處理基本理論
3．1．2 空間域圖像增強
3．1．3 頻率域圖像增強
3．2 直方圖去霧算法
3．2．1 直方圖均衡化
3．2．2 局部直方圖均衡化
3．3 Retinex去霧算法
3．3．1 基于Retinex的圖像去霧原理
3．3．2 基于Retinex的內(nèi)河場景圖像去霧
3．3．3 基于Retinex增強去霧算法應(yīng)用分析
3．4 本章小結(jié)
第4章 復(fù)原型去霧算法
4．1 復(fù)原型去霧算法的基本理論
4．1．1 圖像復(fù)原的基本概念
4．1．2 圖像復(fù)原的模型
4．2 基于多幅圖像的去霧算法
4．2．1 Fabio Cozman退化模型
4．2．2 Narasimhan退化模型
4．3 基于單幅圖像的去霧算法
4．3．1 基于暗原色先驗的圖像去霧
4．3．2 圖像摳圖法
4．4 本章小節(jié)
第5章 增強和復(fù)原混合的內(nèi)河
航運圖像去霧算法
5．1 斯托克斯定律和瓊斯矩陣擴展
5．2 雙邊濾波
5．3 基于Retinex亮度改善
5．3．1 Retinex算法的一般過程
5．3．2 高斯核函數(shù)
5．4 基于混合算法的內(nèi)河航運圖像去霧算法
5．5 實驗結(jié)果與分析
5．5．1 灰度直方圖比較
5．5．2 算法性能比較
5．6 本章小結(jié)
第6章 基于時空一致的內(nèi)河
航運視頻去霧算法
6．1 局部*優(yōu)大氣光傳輸圖
6．1．1 自然圖像摳圖
6．1．2 灰度圖像局部*優(yōu)大氣光傳輸圖
6．1．3 彩色圖像局部*優(yōu)大氣光傳輸圖
6．2 大氣光傳輸圖優(yōu)化
6．2．1 大氣光傳輸圖細化
6．2．2 大面積天空的優(yōu)化
6．3 大氣光強度估計
6．3．1 基于灰度直方圖的天空分割法
6．3．2 大氣光強度提取
6．4 基于時空一致的視頻去霧算法
6．4．1 時空一致性
6．4．2 視頻閃爍消除算法
6．4．3 基于時空一致的視頻去霧算法
6．5 實驗結(jié)果與分析
6．5．1 灰度直方圖比較
6．5．2 算法性能比較
6．5．3 視頻去霧主觀效果分析
6．5．4 視頻去霧客觀效果分析
6．6 本章小結(jié)
第7章 基于景深估計的內(nèi)河視頻去霧算法
7．1 景深估計
7．1．1 景深估計相關(guān)研究
7．1．2 視覺線索與景深
7．1．3 內(nèi)河霧天水面景深先驗
7．1．4 相對景深估計
7．2 基于景深估計的視頻去霧算法
7．2．1 大氣光傳輸圖估計
7．2．2 關(guān)鍵幀選擇
7．3 實驗及結(jié)果
7．4 本章小結(jié)
第8章 圖像去霧效果評價算法
8．1 圖像去霧評價算法
8．1．1 圖像去霧評價標(biāo)準(zhǔn)
8．1．2 客觀圖像質(zhì)量評價算法
8．2 圖像去霧評價指標(biāo)
8．2．1 平均銳度
8．2．2 優(yōu)化的可見邊特征
8．2．3 能見度檢測
8．3 評價結(jié)果與分析
8．3．1 平均銳度指標(biāo)
8．3．2 可見邊特征指標(biāo)
8．3．3 能見度檢測指標(biāo)
8．4 本章小結(jié)
參考文獻
1．1 研究目的及意義
1．2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析
1．2．1 圖像去霧算法研究現(xiàn)狀
1．2．2 視頻去霧算法研究現(xiàn)狀
1．2．3 內(nèi)河霧天航運圖像與視頻去霧算法研究
1．3 實驗視頻圖像技術(shù)要點概述
1．3．1 內(nèi)河航運視頻制式說明
1．3．2 內(nèi)河視頻去霧程度要求
1．4 本書主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
1．4．1 本書主要內(nèi)容
1．4．2 本書結(jié)構(gòu)安排
第2章 霧的成因和圖像退化機理
2．1 霧的基礎(chǔ)理論
2．1．1 霧的定義
2．1．2 霧的成因
2．1．3 霧的分布及特點
2．1．4 內(nèi)河霧特點
2．2 大氣散射理論模型
2．2．1 入射光衰減模型
2．2．2 大氣散射模型
2．2．3 霧天成像模型
2．3 霧天圖像基本特征
2．3．1 顏色和灰度衰減特征
2．3．2 頻譜特性
2．4 內(nèi)河霧天航運圖像特征
2．4．1 河面亮度變化特征
2．4．2 內(nèi)河環(huán)境與一般環(huán)境霧天圖像特征對比
2．5 本章小結(jié)
第3章 增強型去霧算法
3．1 增強型去霧算法的基本理論
3．1．1 數(shù)字圖像處理基本理論
3．1．2 空間域圖像增強
3．1．3 頻率域圖像增強
3．2 直方圖去霧算法
3．2．1 直方圖均衡化
3．2．2 局部直方圖均衡化
3．3 Retinex去霧算法
3．3．1 基于Retinex的圖像去霧原理
3．3．2 基于Retinex的內(nèi)河場景圖像去霧
3．3．3 基于Retinex增強去霧算法應(yīng)用分析
3．4 本章小結(jié)
第4章 復(fù)原型去霧算法
4．1 復(fù)原型去霧算法的基本理論
4．1．1 圖像復(fù)原的基本概念
4．1．2 圖像復(fù)原的模型
4．2 基于多幅圖像的去霧算法
4．2．1 Fabio Cozman退化模型
4．2．2 Narasimhan退化模型
4．3 基于單幅圖像的去霧算法
4．3．1 基于暗原色先驗的圖像去霧
4．3．2 圖像摳圖法
4．4 本章小節(jié)
第5章 增強和復(fù)原混合的內(nèi)河
航運圖像去霧算法
5．1 斯托克斯定律和瓊斯矩陣擴展
5．2 雙邊濾波
5．3 基于Retinex亮度改善
5．3．1 Retinex算法的一般過程
5．3．2 高斯核函數(shù)
5．4 基于混合算法的內(nèi)河航運圖像去霧算法
5．5 實驗結(jié)果與分析
5．5．1 灰度直方圖比較
5．5．2 算法性能比較
5．6 本章小結(jié)
第6章 基于時空一致的內(nèi)河
航運視頻去霧算法
6．1 局部*優(yōu)大氣光傳輸圖
6．1．1 自然圖像摳圖
6．1．2 灰度圖像局部*優(yōu)大氣光傳輸圖
6．1．3 彩色圖像局部*優(yōu)大氣光傳輸圖
6．2 大氣光傳輸圖優(yōu)化
6．2．1 大氣光傳輸圖細化
6．2．2 大面積天空的優(yōu)化
6．3 大氣光強度估計
6．3．1 基于灰度直方圖的天空分割法
6．3．2 大氣光強度提取
6．4 基于時空一致的視頻去霧算法
6．4．1 時空一致性
6．4．2 視頻閃爍消除算法
6．4．3 基于時空一致的視頻去霧算法
6．5 實驗結(jié)果與分析
6．5．1 灰度直方圖比較
6．5．2 算法性能比較
6．5．3 視頻去霧主觀效果分析
6．5．4 視頻去霧客觀效果分析
6．6 本章小結(jié)
第7章 基于景深估計的內(nèi)河視頻去霧算法
7．1 景深估計
7．1．1 景深估計相關(guān)研究
7．1．2 視覺線索與景深
7．1．3 內(nèi)河霧天水面景深先驗
7．1．4 相對景深估計
7．2 基于景深估計的視頻去霧算法
7．2．1 大氣光傳輸圖估計
7．2．2 關(guān)鍵幀選擇
7．3 實驗及結(jié)果
7．4 本章小結(jié)
第8章 圖像去霧效果評價算法
8．1 圖像去霧評價算法
8．1．1 圖像去霧評價標(biāo)準(zhǔn)
8．1．2 客觀圖像質(zhì)量評價算法
8．2 圖像去霧評價指標(biāo)
8．2．1 平均銳度
8．2．2 優(yōu)化的可見邊特征
8．2．3 能見度檢測
8．3 評價結(jié)果與分析
8．3．1 平均銳度指標(biāo)
8．3．2 可見邊特征指標(biāo)
8．3．3 能見度檢測指標(biāo)
8．4 本章小結(jié)
參考文獻
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