全天候机器人视觉(精)/智能制造与机器人理论及技术研究丛书
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作者田建东著
出版社华中科技大学出版社
ISBN9787568061315
出版时间2020-07
装帧精装
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定价136元
货号9901380
上书时间2024-12-23
商品详情
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作者简介
田建东，中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室研究员、博士生导师，主要从事机器人视觉、图像处理和模式识别等方面的研究，尤其关注视觉系统在复杂光照、恶劣天气等条件下的稳定性等瓶颈问题。以第一或通讯作者在IEEE Trans. Image processing、IEEE Trans. Multimedia、Optics Express、IEEE CVPR等国际知名期刊和会议上发表论文40余篇。作为负责人主持了科技部国家重点研发计划、国家自然科学基金共融机器人重大研究计划等项目10余项。研究成果在机器人学国家重点实验室承担的面向国家重大需求的多个机器人项目中应用效果明显，提高了他们在复杂视觉环境下的适应和作业能力，先后获中国自动化学会自然科学、辽宁省自然科学学术成果奖（两次）以及辽宁省科技进步。入选IEEE Senior Member、中国科学院青年创新促进会会员等。
目录
第1章 绪论
1.1 机器人视觉简述
1.2 复杂光照及恶劣天气对机器人视觉的影响
1.3 颜色匹配函数与场景复现基础
1.4 全天候机器人视觉关键技术概述
1.4.1 成像要素
1.4.2 图像复杂光照处理
1.4.3 图像恶劣天气处理
1.5 本书的主要内容与结构
本章参考文献
第2章 适于机器人视觉计算的光照与反射计算
2.1 引言
2.2 面向机器人视觉的室外光源光谱辐照度计算
2.2.1 大气对外太空辐射的吸收计算
2.2.2 地表太阳直射光的光谱能量分布计算
2.2.3 地表天空散射光的光谱能量分布计算
2.2.4 实验结果与分析
2.3 波长灵敏度控制的反射比重建
本章参考文献
第3章 成像建模与光照变换
3.1 数字相机成像建模
3.2 数字成像过程解析与仿真
3.2.1 数字成像过程
3.2.2 相机成像模拟计算
3.2.3 相机成像模拟计算结果
3.3 相机响应函数估计
3.4 图像光照变换
本章参考文献
第4章 阴影建模及检测
4.1 引言
4.2 阴影的三色衰减模型
4.3 阴影通道线性模型
4.4 基于三色衰减模型的阴影检测
4.5 基于线性模型的阴影检测
4.6 阴影检测特征评估
本章参考文献
第5章 本征图像与光照分解
5.1 本征图像获取
5.1.1 基于线性模型的本征图像获月
5.1.2 基于三色衰减模型的本征图像获取
5.1.3 基于光照正交分解的本征图像获取
5.2 本征光照分解空间
5.2.1 本征线与光照等级曲
5.2.2 本征-光照颜色空间
5.2.3 基于本征-光照空间的本征图像与光照分解
5.2.4 实验结果分析
本章参考文献
第6章 阴影及反光去除
6.1 基于线性模型的阴影去除
6.2 基于深度学习的阴影去除
6.3 反光去除
6.3.1 基于偏振滤波片的反光检测与去除
6.3.2 基于图像全局信息的反光去除
本章参考文献
第7章 雨雪建模与去除
7.1 基于全局和局部低秩分解的雪花去除
7.1.1 模型建
7.1.2 静态背景抽取
7.1.3 运动前景的分离
7.1.4 实验结果
7.2 基于矩阵分解的雨雪去除方法
7.2.1 模型概述
7.2.2 运动物体和雨雪的马尔可夫建模
7.2.3 运动物体的组稀疏性
7.3 基于深度学习的单幅图像雪花去除算法
7.3.1 图像雪花模型
7.3.2 雪数据集
7.3.3 深度去雪网络
7.3.4 实验结果
本章参考文献
第8章 图像去雾
8.1 基于隐区域分割和权重L1范数正则化的图像去雾
8.1.1 基于区域分割的透射率粗估计
8.1.2 基于权重L1范数正则化的透射率优化
8.1.3 场景辐射强度恢复
8.2 基于吸收透射率补偿及时空导向滤波的实时视频去雾
8.2.1 包含大气光吸收衰减的去雾模型
8.2.2 亮度饱和度比先验
8.2.3 基于亮度饱和度比先验的吸收透射率估计
8.2.4 包含吸收补偿的融合透射率
8.2.5 时空导向滤波
8.2.6 场景辐射强度恢复
8.2.7 实验结果分析
本章参考文献
第9章 水下散射建模与处理
9.1 基于光场成像的强散射水下图像恢复
9.1.1 水下散射建模
9.1.2 水下图像散射消除算
9.1.3 实验结果
9.2 基于双透射率水下成像模型的图像颜色校正
9.2.1 双透射率水下成像模型
9.2.2 模型求解
9.2.3 实验结果
本章参考文献
第10章 应用实例与研究展望
10.1 全天候机器人视觉的应用实例
10.1.1 复杂光照下的无人机目标跟踪
10.1.2 复杂光照环境下道路检测算法
10.1.3 复杂光照条件下单幅图像机器人可通过区域识别
10.2 研究展望
本章参考文献
内容摘要本书主要论述机器人视觉系统在复杂光照（如阴影，反光）与恶劣天气（如雨雪雾）等条件下的环境感知、建模、及图像预处理技术，实现机器人对外界光照环境的智能感知，使其具有全天候作业能力。
主编推荐本书主要论述机器人视觉系统在复杂光照（如阴影，反光）与恶劣天气（如雨雪雾）等条件下的环境感知、建模、及图像预处理技术，实现机器人对外界光照环境的智能感知，使其具有全天候作业能力。
精彩内容
本书依托国家自然科学基金“共融机器人基础理论与关键技术研究”重大研究计划项目——面向室外复杂光照与气象条件的共融机器人多模感知系统(项目编号：91648118)，以及国家自然科学基金面上项目——计算机视觉中自然光照建模及其恒常性计算(项目编号：61473280)等的研究成果，结合作者多年的科研及工程实践经验，针对复杂的光照环境与气象条件会明显降低机器人视觉鲁棒性的问题，主要从大气物理与光学成像的新角度出发去详细、系统地论述复杂光照(如阴影、反光)与恶劣天气(如雨雪雾)环境下机器人视觉系统的环境感知、建模与图像预处理技术。这些技术对提高机器人的自主环境感知能力具有一定的意义，使其具有全天候作业能力。本书主要内容包括光照建模与反射计算，成像建模与光照变换，阴影和反光的建模、检测与去除，本征图像获取与光照分解，雨雪雾的建模与去除，水下散射的建模与去除等，给出了一些机器人视觉应用实例，并进行了研究展望。
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