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水下图像处理技术的进展与应用
目录
水下图像处理技术的进展与应用（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2研究目的和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
二、水下图像处理技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.1水下光学特性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.2基本概念与术语．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.3水下图像退化模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
三、水下图像增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.1直方图均衡化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.2颜色校正算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.3对比度提升技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
四、水下图像复原技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
4.1点扩散函数估计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
4.2反卷积算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
4.3多帧图像融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
五、深度学习在水下图像处理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
5.1卷积神经网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
5.2深度学习用于水下图像分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
5.3深度学习用于目标检测和跟踪．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
六、水下图像处理的应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
6.1海洋生物学研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
6.2水下考古学．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
6.3海洋资源勘探与开发．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
七、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
7.1主要研究成果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
7.2存在的问题及挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
7.3未来发展方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
水下图像处理技术的进展与应用（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
水下图像处理技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
1.1水下图像处理技术发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
1.2水下图像处理技术的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
水下图像获取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
2.1水下摄像技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
2.2水下激光扫描技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
2.3水下声呐成像技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
水下图像预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
3.
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