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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