内容简介
本书专注于复杂环境下的水下图像增强与复原问题，以提升水下图像的视觉质量为根本目标，旨在探索传统方法在水下图像处理领域的新突破，挖掘水下图像增强与复原的内在规律，为水下图像处理领域的理论与方法注入新的理念和实践。本书采用理论分析和广泛调研确定水下图像质量退化的主要原因，采用多种水下图下增强与复原方法针对这一问题进行处理，针对水下图像增强通过多种通道补偿方法调整每个颜色通道的像素值，实现对水下图像的颜色校正，在此基础上结合图像全局和局部信息实现对比度增强，并通过优势特征融合整合多方面典型特征，实现更为全面自然的水下图像增强效果；同时，针对水下图像复原问题利用数学建模模拟水下图像退化过程，并通过计算优化模型相关参数，反演该过程获得清晰化图像；进一步通过实验验证提出水下图像增强和复原方法的有效性。
目录
Chapter 1 Underwater Image Enhancement via Minimal Color Loss and Locally Adaptive Contrast Enhancement
1．1 Introduction
1．2 Background
1．3 Methodology
1．3． 1 Motivation
1．3．2 Locally Adaptive Color Correction
1．3．3 Locally Adaptive Contrast Enhancement
1．4 Experiment and Analysis
1．4． 1 Parameter Sensitivity Analysis
1．4．2 Comprehensive Comparisons on the UIEB Dataset
1．4．3 Comparisons of Detail Enhancement
1．4．4 Comparisons of Runtime
1．4．5 Ablation Study
1．5 Conclusion
Chapter 2 Underwater Image Enhancement via Weighted Wavelet Visual Perception Fusion
2．1 Introduction
2．2 Related Work
2．3 Methodology
2．3． l Motivation
2．3．2 Attenuation Map Guided Color Correction
2．3．3 Optimized Global Contrast
2．3．4 Optimized Local Contrast
2．3．5 Weighted Wavelet Fusion
2．4 Experiment and Analysis
2．4．1 Evaluation on the UIEB Dataset
2．4．2 Evaluation of Detail Enhancement
2．4．3 Ablation Study
2．5 Conclusion
Chapter 3 Underwater Image Enhancement by Attenuated Color Channel Correction and
Detail Preserved Contrast Enhancement
3．1 Introduction
3．2 Related Work
3．3 Methodology
3．3．1 Attenuated Color Channel Correction
3．3．2 Global and Local Contrast Improvement
3．3．3 Multi-scale Fusion
3．3．4 Multi-scale Unsharp Masking
3．4 Experiment and Analysis
3．4．1 Comprehensive Evaluation on UIEB
3．4．2 Ablation Study
3．5 Conclusion
Chapter 4 Underwater Image Enhancement via Integrated RGB and LAB Color Models
4．1 Introduction
4．2 Related Work
4．3 Methodology
4．3．1 RGB Color Model-based Color Correction
4．3．2 LAB Color Model-based Local Contrast Enhancement and Gain Equalization
4．3．3 Sharpening of Texture Detail
4．4 Experiment and Analysis
4．4．1 Comprehensive Image Quality Comparisons on UIEB
4．4．2 Analysis of Runtime
4．4．3 Ablation Study
4．5 Conclusion
Chapter 5 Underwater Image Enhancement via Piecewise Color Correction and Dual
Prior Optimized Contrast Enhancement
5．1 Introduction
5．2 Methodology
5．2．1 Piecewise Color Correction
……
Chapter 6 Underwater Image Quality Improvement via Color， Detail， and Contrast
Restoration
Chapter 7 GIFM： An Image Restoration Method with Generalized Image Formation
Model for Poor Visible Conditions
Chapter 8 An Underwater Image Restoration Method Based on Adaptive Brightness
Improvement and Local Image Descattering
References
符号和缩略语说明
后记
前言/序言
得知张卫东博士的专著即将出版，作为他的博士后导师，我倍感欣慰。在大连海事大学攻读博士学位期间，张卫东博士在董丽丽教授的指导下，专注于低质量图像增强研究。这一领域不仅具有重要的学术价值，也拥有广泛的应用前景。张卫东博士在这一领域展现出良好的研究能力和创新精神，体现了扎实的理论基础和独特的见解，并取得了相关的科研成果。他的研究成果不仅为水下视觉增强技术的发展发挥了积极作用，还为水下成像系统在海洋工程领域的应用提供了相关的技术基础。
基于水下图像增强与复原技术，本书采用非物理模型方法和物理模型方法，详细阐述了“图像质量提升”这一科学概念。在面向专家同行的技术性论文和面向大众读者的科普性文章中，展现了不同的传播学特征，从而确立了水下图像质量提升的多维角度，并揭示了在实际应用中数据采集、实验设置、模型优化、自适应调参等多个环节之间的复杂关系。这些内容不仅展示了水下图像增强与复原方法的最新进展，还强调了在不同大众需求下的科学传播策略，有助于学术研究与实际应用的紧密结合。此外，该书通过详细的实验验证，强调了水下图像增强研究在揭示水下环境光学特性、丰富图像增强算法体系、肯定新技术实际应用影响等方面的重要学术意义。因此，无论是研究对象、研究方法，还是研究意义，本研究都具备一定的创新价值。
张卫东博士毕业后不久，进入郑州大学与河南百农种业有限公司联合培养的博士后项目，继续开展科研工作。在此期间，他不断拓展研究视野，深化研究层次，专注于深度学习水下视觉增强技术，并取得了相关科研成果。他的研究不仅在理论上取得了新的进展，也在实际应用中展现了良好的效果，为水下探测和海洋勘探提供了可靠的视觉成像技术支持。
在与张卫东博士的博士后研究合作中，我观察到他在科研领域不断探索与创新的过程。我相信，张卫东博士将继续深入研究水下图像处理技术，发挥其独特的研究特色，并成为一位充满学术热情、富有创新意识和坚定决心的学者与师者。他的努力和坚持有望为该领域带来更多的突破和贡献，有助于相关研究向更高水平发展。
是为序，与张卫东博士和广大读者共勉。
