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  • 醉染图书水下光学图像与复原方法及应用9787030702791
  • 正版全新
    • 作者: 范新南,史朋飞著 | 范新南,史朋飞编 | 范新南,史朋飞译 | 范新南,史朋飞绘
    • 出版社: 科学出版社
    • 出版时间:2021-11-01
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    • 作者: 范新南,史朋飞著| 范新南,史朋飞编| 范新南,史朋飞译| 范新南,史朋飞绘
    • 出版社:科学出版社
    • 出版时间:2021-11-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:240000
    • 页数:192
    • 开本:16开
    • ISBN:9787030702791
    • 版权提供:科学出版社
    • 作者:范新南,史朋飞
    • 著:范新南,史朋飞
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:99.00
    • ISBN:9787030702791
    • 出版社:科学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-11-01
    • 页数:192
    • 外部编号:1202528122
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    前言

    章 绪论 1

    1.1 研究背景及意义 1

    1.2 国内外研究现状 2

    1.2.1 基于暗通道理论的图像复原算法研究 6

    1.2.2 基于偏振成像技术的图像复原算法研究 7

    1.. 超分辨率重构算法的国内外研究 9

    1.3 本书的主要内容 14

    参考文献 16

    第2章 基于仿阴影形成模型的水下图像算法

    2.1 引言

    2.2 仿阴影形成模型及其改进模型

    . 基于改进仿阴影形成模型的水下图像算法 25

    ..1 光照问题区域的界定 26

    ..2 算法的流程 27

    2.4 实验结果与对比分析 27

    2.4.1 水下人工纹理图像匀光处理实验 27

    2.4.2 水下自然纹理图像匀光处理实验 29

    2.4.3 分析与讨论 30

    2.5 本章小结 31

    参考文献 31

    第3章 基于粗糙集上下近似的水下图像算法 32

    3.1 引言 32

    3.2 粗糙集知识表达模型构建 33

    3.3 水下图像背景亮度近似划分 34

    3.4 自适应分层的背景亮度均衡及前景纹理 37

    3.5 实验结果与对比分析 39

    3.5.1 实验 40

    3.5.2 实验分析 47

    3.6 本章小结 48

    参考文献 48

    第4章 基于仿鲎复眼机制的水下图像算法 50

    4.1 引言 50

    4.2 仿鲎复眼图像机制 50

    4.2.1 生物视觉亮度均匀原理 50

    4.2.2 鲎复眼仿生机制 51

    4.3 仿鲎复眼机制的图像算法 54

    4.3.1 亮度自适应均匀 54

    4.3.2 自适应非对称窄条引导的侧抑制 55

    4.4 实验结果与对比分析 59

    4.5 本章小结 63

    参考文献 63

    第5章 基于水下低分辨率图像退化模型的图像算法 64

    5.1 引言 64

    5.2 水下低分辨率图像退化模型 65

    5.2.1 低分辨率图像退化模型 65

    5.2.2 水下光学成像的低分辨率图像退化模型构建 66

    5.. 水下光学成像的低分辨率图像退化模型分析 72

    5.3 基于改进水下低分辨率图像退化模型的图像算法 74

    5.3.1 水下低分辨率图像退化模型关键参数估计 76

    5.3.2 基于水下低分辨率图像退化模型的超分辨率重构 79

    5.4 实验结果与对比分析 80

    5.4.1 效果对比 81

    5.4.2 模型适用验 83

    5.5 本章小结 86

    参考文献 87

    第6章 基于暗通道的水下图像算法 88

    6.1 引言 88

    6.2 基于暗通道的水下图像去模糊 90

    6.2.1 参数估计 90

    6.2.2 图像去模糊 93

    6.. 改进ACE的自适应对比度 94

    6.3 单点白平衡的颜色校正 96

    6.4 实验结果与对比分析 97

    6.4.1 实验结果 97

    6.4.2 算法能分析 100

    6.5 本章小结 103

    参考文献 103

    第7章 基于改进水下光学成像模型的图像算法 104

    7.1 引言 104

    7.2 水下光学成像模型 104

    7.3 改进水下光学成像模型和场景入光的估计 106

    7.3.1 改进水下光学成像模型 106

    7.3.2 场景入光的估计 108

    7.4 基于水下光学辐照特的透率估计 111

    7.5 实验结果与对比分析 115

    7.5.1 实验结果 115

    7.5.2 算法能分析 118

    7.6 本章小结 120

    参考文献 121

    第8章 基于优化卷积神经网络的图像算法 122

    8.1 引言 122

    8.2 卷积神经网络原理 122

    8.3 UIRNet网络结构分析 125

    8.3.1 特征提取层 127

    8.3.2 多尺度特征映层 128

    8.3.3 特征重标定层 129

    8.3.4 非线回归层 130

    8.4 UIRNet的训练信息 131

    8.5 实验结果与对比分析 132

    8.5.1 实验结果 133

    8.5.2 算法能分析 137

    8.6 本章小结 138

    参考文献 139

    第9章 基于结构相似的水下偏振图像算法 140

    9.1 引言 140

    9.2 水下偏振成像 140

    9.2.1 偏振成像原理 140

    9.2.2 水下偏振成像模型 141

    9.3 基于结构相似的水体透率估计 143

    9.4 图像复原 147

    9.5 实验结果与对比分析 148

    9.5.1 实验结果 148

    9.5.2 算法能分析 149

    9.6 本章小结 151

    参考文献 151

    0章 基于暗通道理论的水下偏振图像复原算法 153

    10.1 引言 153

    10.2 偏振图像去模糊 153

    10.2.1 透率估计 153

    10.2.2 目标偏振反恢 155

    10.3 目标反光的偏振复原 157

    10.3.1 光的偏振状态 157

    10.3.2 偏振复原 159

    10.4 自适应对比度与颜色校正 160

    10.5 实验结果与对比分析 162

    10.5.1 实验结果 162

    10.5.2 算法能分析 164

    10.6 本章小结 165

    参考文献 165

    1章 基于色彩迁移的半全局水下图像复原算法 167

    11.1 引言 167

    11.2 色彩迁移算法分析 168

    11.2.1 色彩空间模型概述 168

    11.2.2 色彩迁移算法 170

    11.. 实验结果分析 170

    11.3 水下色彩衰减水平估计模型 172

    11.4 实验结果与对比分析 175

    11.5 本章小结 181

    参考文献 182

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