全天候機器人視覺

第1章緒論（1）
1.1機器人視覺簡述（1）
1.2復(fù)雜光照及惡劣天氣對機器人視覺的影響（2）
1.3顏色匹配函數(shù)與場景復(fù)現(xiàn)基礎(chǔ)（6）
1.4全天候機器人視覺關(guān)鍵技術(shù)概述（12）
1.5本書的主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)（23）
參考文獻（26）
第2章適于機器人視覺計算的光照與反射計算（29）
2.1引言（29）
2.2面向機器人視覺的室外光源光譜輻照度計算（32）
2.3波長靈敏度控制的反射比重建（43）
參考文獻（50）
第3章成像建模與光照變換（52）
3.1數(shù)學(xué)相機成像建模（52）
3.2數(shù)字成像過程解析與仿真（54）
3.3相機響應(yīng)函數(shù)估計（64）
3.5圖像光照變換（69）
參考文獻（70）
第4章陰影建模及檢測（72）
4.1引言（72）
4.2陰影的三色衰減模型（73）
4.3陰影通道線性模型（76）
4.4基于三色衰減模型的陰影檢測（83）
4.5基于線性模型的陰影檢測（88）
4.6陰影檢測特征評估（97）
參考文獻（108）
第5章本征圖像與光照分解（109）
5.1本征圖像獲?。?10）
5.2本征光照分解空間（128）
參考文獻（140）
第6章陰影及反光去除（141）
6.1基于線性模型的陰影去除（141）
6.2基于深度學(xué)習(xí)的陰影去除（144）
6.3反光去除（156）
參考文獻（168）
第7章雨雪建模與去除（170）
7.1基于全局和局部低秩分解的雪花去除（170）
7.2基于矩陣分解的雨雪去除（178）
7.3基于深度學(xué)習(xí)的單幅圖像雪花去除算法（186）
參考文獻（195）
第8章圖像去霧（197）
8.1基于隱區(qū)域分割和權(quán)重L1范數(shù)正則化的圖像去霧（198）
8.2基于吸收透射率補償及時空導(dǎo)向濾波的實時視頻去霧（208）
參考文獻（219）
第9章水下散射建模與處理（220）
9.1基于光場成像的強散射水下圖像恢復(fù)（220）
9.2基于雙透射率水下成像模型的圖像顏色校正（232）
參考文獻（240）
第10章應(yīng)用實例與研究展望（242）
10.1全天候機器人視覺的應(yīng)用實例（242）
10.2研究展望（259）
參考文獻（261）