全天候机器人视觉

1绪论

• 第一节 机器人视觉简述
• 第二节 复杂光照及恶劣天气对机器人视觉的影响
• 第三节 颜色匹配函数与场景复现基础
• 第四节 全天候机器人视觉关键技术概述
• 第五节 本书的主要内容与结构

2适于机器人视觉计算的光照与反射计算

• 第一节 引言
• 第二节 面向机器人视觉的室外光源光谱辐照度计算
• 第三节 波长灵敏度控制的反射比重建

3成像建模与光照变换

• 第一节 数学相机成像建模
• 第二节 数字成像过程解析与仿真
• 第三节 相机响应函数估计
• 第四节 图像光照变换

4阴影建模及检测

• 第一节 引言
• 第二节 阴影的三色衰减模型
• 第三节 阴影通道线性模型
• 第四节 基于三色衰减模型的阴影检测
• 第五节 基于线性模型的阴影检测
• 第六节 阴影检测特征评估

5本征图像与光照分解

• 第一节 本征图像获取
• 第二节 本征光照分解空间

6阴影及反光去除

• 第一节 基于线性模型的阴影去除
• 第二节 基于深度学习的阴影去除
• 第三节 反光去除

7雨雪建模与去除

• 第一节 基于全局和局部低秩分解的雪花去除
• 第二节 基于矩阵分解的雨雪去除
• 第三节 基于深度学习的单幅图像雪花去除算法

8图像去雾

• 第一节 基于隐区域分割和权重L1 范数正则化的图像去雾
• 第二节 基于吸收透射率补偿及时空导向滤波的实时视频去雾

9水下散射建模与处理

• 第一节 基于光场成像的强散射水下图像恢复
• 第二节 基于双透射率水下成像模型的图像颜色校正

10应用实例与研究展望

• 第一节 全天候机器人视觉的应用实例
• 第二节 研究展望