海洋环境下的计算机视觉技术PDF电子书下载
交通运输
- 作 者：赵琳主编；蔡成涛，苏丽，梁燕华着
- 出 版 社：北京：国防工业出版社
- 出版年份：2015
- ISBN：9787118104387
- 页数：143 页
图书介绍：本书主要内容包括舰船视觉系统、国内外研究现状及发展趋势；视觉系统设计技术；图像解算、可视化显示和人机交互等技术；针对舰船视觉系统海洋环境下的应用问题，介绍舰船全景视觉电子稳像算法及软件设计；海洋环境下视觉的智能应用技术，从海洋环境特征提取、舰船视域目标检测两个方面深入分析。主要读者对象为船舶工程技术人员和高校相关专业研究生。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：跨界生长?车联网在进化下一篇：船舶原理 《海洋环境下的计算机视觉技术》目录 标签：主编 海洋 视觉 环境 计算机
第1章 海洋环境视觉技术概述1
1.1 海洋环境应用视觉技术的意义1
1.2 视觉技术在海洋环境中应用的特殊问题2
1.3 海洋环境视觉技术研究现状2
1.3.1 视频稳像技术研究现状2
1.3.2 图像嵌入式处理系统研究现状5
1.3.3 图像去雾清晰化处理技术研究现状6
1.3.4 海洋环境目标识别技术研究现状7
1.4 本书主要内容8
第2章 动态视频电子稳像技术10
2.1 电子视频稳像算法概述10
2.2 常用电子视频稳像算法11
2.2.1 灰度投影算法11
2.2.2 代表点匹配法14
2.2.3 位平面匹配法17
2.2.4 块匹配法20
2.3 自适应最优块匹配视频稳像算法22
2.3.1 视频预处理22
2.3.2 块匹配22
2.3.3 运动滤波25
2.3.4 算法参数设置25
2.3.5 算法实现26
2.4 稳像算法指标评价27
2.4.1 几种快速匹配搜索算法对比28
2.4.2 算法抗噪性试验29
2.4.3 与其他稳像算法性能对比30
2.5 本章小结31
第3章 视频图像嵌入式处理技术32
3.1 嵌入式图像处理系统国内外研究现状32
3.2 CameraLink视频图像接口33
3.3 嵌入式图像处理系统设计36
3.3.1 高分辨率图像处理平台设计36
3.3.2 FPGA内部框架总体设计42
3.4 嵌入式图像处理平台硬件实现47
3.4.1 核心板硬件电路设计47
3.4.2 外设板设计57
3.5 基于SOPC的系统软件设计66
3.5.1 嵌入式图像处理平台总线架构设计67
3.5.2 基于Avalon总线的图像采集IP核设计68
3.5.3 基于Avalon总线的图像显示IP核设计75
3.5.4 信号发生器IP核设计78
3.5.5 SOPC系统构建79
3.5.6 基于Nios Ⅱ处理器的软件开发80
3.6 本章小结82
第4章 含雾图像清晰化技术83
4.1 含雾图像的特点83
4.2 常用图像去雾清晰化算法84
4.2.1 直方图均衡化去雾算法84
4.2.2 Retinex去雾算法87
4.2.3 基于暗原色先验算法去雾90
4.3 自适应阈值分割去雾清晰化算法95
4.3.1 基于信息熵分割95
4.3.2 基于Otsu分割97
4.3.3 分割效果比较102
4.4 去雾算法评价指标104
4.4.1 亮度评价指标104
4.4.2 对比度评价指标104
4.4.3 清晰度评价指标104
4.4.4 试验结果评价及分析105
4.5 本章小结108
第5章 海洋环境目标检测技术109
5.1 折反射式全景视觉系统概述109
5.2 海洋环境下小目标检测算法概述111
5.2.1 全景海天线提取算法概述111
5.2.2 海天线区域的小目标检测算法概述111
5.3 全景海天线提取算法112
5.3.1 基于改进Hough圆变换的全景海天线提取算法112
5.3.2 基于最外边缘搜索的全景海天线提取算法115
5.3.3 基于梯度方向的全景海天线提取算法119
5.3.4 基于最长曲线搜索的全景海天线提取算法124
5.3.5 试验对比分析128
5.4 全景海域图像中的小目标检测算法131
5.4.1 基于单窗口阈值的海域小目标检测算法132
5.4.2 基于图像局部区域复杂度的海域小目标检测算法134
5.4.3 基于梯度阈值的海域小目标检测算法137
5.4.4 试验对比分析139
5.5 本章小结141
参考文献142
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摘要：随着海洋资源的开发与保护需求的日益增长，海洋环境下的计算机视觉技术成为研究热点。本文以“海洋环境下的计算机视觉技术.pdf电子书版文档下载”为中心，从技术原理、应用领域、挑战与展望四个方面对海洋环境下的计算机视觉技术进行详细阐述，旨在为相关领域的研究提供参考。
1、技术原理
海洋环境下的计算机视觉技术主要基于图像处理、机器学习和深度学习等技术。通过图像采集、预处理、特征提取、分类与识别等步骤，实现对海洋环境的智能感知。其中，图像预处理包括去噪、增强、分割等操作，以提高图像质量；特征提取则通过提取图像中的关键信息，如颜色、纹理、形状等，为后续的机器学习算法提供数据支持。
机器学习算法在海洋环境下的计算机视觉技术中扮演着重要角色。常见的算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、神经网络等。这些算法通过对大量数据进行训练，学习到海洋环境的特征规律，从而实现对海洋目标的识别与分类。
深度学习作为机器学习的一个分支，近年来在计算机视觉领域取得了显著成果。在海洋环境下，深度学习算法可以自动提取图像特征，并实现高精度的目标识别。例如，卷积神经网络（CNN）在海洋生物识别、海洋环境监测等方面表现出色。
2、应用领域
海洋环境下的计算机视觉技术在多个领域具有广泛的应用。首先，在海洋生物识别领域，该技术可以实现对海洋生物的自动识别、分类与跟踪。这对于海洋生物多样性研究、海洋生态保护具有重要意义。
其次，在海洋环境监测领域，计算机视觉技术可以实现对海洋污染、海洋灾害等问题的实时监测。通过对海洋环境图像的分析，及时发现异常情况，为海洋环境保护提供决策支持。
此外，在海洋资源开发领域，计算机视觉技术可以应用于海洋油气资源勘探、海底地形测绘等任务。通过对海洋图像的分析，提高资源勘探的准确性和效率。
3、挑战与展望
尽管海洋环境下的计算机视觉技术取得了显著进展，但仍面临诸多挑战。首先，海洋环境复杂多变，光照、水质等因素对图像质量产生较大影响，给计算机视觉算法带来挑战。其次，海洋生物种类繁多，形态各异，如何实现高精度的生物识别仍需进一步研究。
针对这些挑战，未来研究方向主要包括：一是提高算法的鲁棒性，使其在复杂环境下仍能保持较高的识别精度；二是发展新型算法，如基于深度学习的海洋生物识别算法；三是加强跨学科研究，如海洋学、生物学与计算机视觉的结合。
展望未来，随着技术的不断发展，海洋环境下的计算机视觉技术将在海洋资源开发、环境保护、生物多样性研究等领域发挥越来越重要的作用。
4、总结
本文对“海洋环境下的计算机视觉技术.pdf电子书版文档下载”进行了详细阐述，从技术原理、应用领域、挑战与展望四个方面进行了分析。海洋环境下的计算机视觉技术在海洋资源开发、环境保护、生物多样性研究等领域具有广泛的应用前景。随着技术的不断进步，相信该技术将为人类探索和利用海洋资源提供有力支持。
本文由nayona.cn整理
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