| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题概述 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.1.2 课题提出的背景 | 第9页 |
| 1.1.3 研究的意义及目的 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国内外水下机器人发展现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 水下图像处理算法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 水下机器人视觉系统 | 第15-24页 |
| 2.1 课题支撑 | 第15页 |
| 2.2 水下机器人视觉系统硬件配置及选型 | 第15-20页 |
| 2.2.1 水下摄像机 | 第15-17页 |
| 2.2.2 水下摄像机及相关组件的连接 | 第17-18页 |
| 2.2.3 水下摄像机配置方案研究 | 第18-20页 |
| 2.3 水下图像成像原理及特点 | 第20-21页 |
| 2.4 水对光的选择性吸收作用 | 第21-22页 |
| 2.5 光在水下传播散射的影响 | 第22-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 水下机器视觉系统图像预处理研究 | 第24-42页 |
| 3.1 水下降质图像处理 | 第24-25页 |
| 3.2 图像增强的算法 | 第25-28页 |
| 3.2.1 对比度调整 | 第25-26页 |
| 3.2.2 直方图均衡化 | 第26-27页 |
| 3.2.3 对比度限制直方图均衡技术 | 第27-28页 |
| 3.2.4 混合的对比度限制直方图均衡化 | 第28页 |
| 3.3 图像清晰度评价方法 | 第28-29页 |
| 3.3.1 客观评价 | 第28-29页 |
| 3.3.2 主观评价 | 第29页 |
| 3.4 水下视觉成像模型的建立 | 第29-31页 |
| 3.5 MATLAB中的颜色模型 | 第31-33页 |
| 3.6 实验过程与分析 | 第33-40页 |
| 3.7 实验优化结果 | 第40页 |
| 3.8 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 图像处理方法在水下管道焊接缺陷检测中的应用 | 第42-49页 |
| 4.1 目标特征提取 | 第43页 |
| 4.2 水下管道焊接缺陷的检测 | 第43-45页 |
| 4.2.1 焊缝区域提取 | 第44-45页 |
| 4.3 缺陷提取 | 第45-46页 |
| 4.4 缺陷特征提取 | 第46-48页 |
| 4.5 实验结果分析与应用 | 第48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 全文总结 | 第49-50页 |
| 5.2 不足与展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |