| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文内容安排 | 第13-15页 |
| 第2章 水的光学特性与水下成像的特点 | 第15-20页 |
| 2.1 光在水下传输的光学特性 | 第15-16页 |
| 2.2 水下图像质量与水光学特性的关系 | 第16-18页 |
| 2.2.1 水下图像质量与水下光衰减的关系 | 第16-17页 |
| 2.2.2 水下图像质量与水下光散射的关系 | 第17-18页 |
| 2.2.3 水下图像质量与水中照明的关系 | 第18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-20页 |
| 第3章 基于小波变换与同态滤波相融合的一种非物理模型水下图像复原方法 | 第20-35页 |
| 3.1 图像复原理论及点扩散函数 | 第20-23页 |
| 3.2 图像质量的评估方法 | 第23-25页 |
| 3.3 传统非物理模型图像复原方法 | 第25-30页 |
| 3.3.1 维纳滤波复原法 | 第25-26页 |
| 3.3.2 有约束的最小二乘方滤波复原法 | 第26-27页 |
| 3.3.3 Lucy-Richardson滤波复原法 | 第27页 |
| 3.3.4 盲去卷积滤波复原法 | 第27-28页 |
| 3.3.5 传统非物理模型方法对水下降质图像复原的实验分析 | 第28-30页 |
| 3.4 基于图像小波变换与同态滤波融合水下降质图像复原方法 | 第30-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 无模板模型追踪水下图像复原方法 | 第35-44页 |
| 4.1 成像模型和水面波动方程 | 第35-36页 |
| 4.2 利用波动方程合成水面 | 第36-37页 |
| 4.3 水变形的简化模型 | 第37-39页 |
| 4.4 无模板模型追踪法 | 第39-41页 |
| 4.5 水下扭曲图像的复原 | 第41-42页 |
| 4.6 本章小结 | 第42-44页 |
| 第5章 基于改进蝙蝠算法的无模板模型追踪水下图像复原 | 第44-62页 |
| 5.1 仿生智能优化算法 | 第44-48页 |
| 5.1.1 粒子群算法 | 第44-45页 |
| 5.1.2 蚁群算法 | 第45-46页 |
| 5.1.3 人工鱼群算法 | 第46-48页 |
| 5.2 蝙蝠算法 | 第48-51页 |
| 5.2.1 蝙蝠的生物特性 | 第48页 |
| 5.2.2 回声定位的声学原理 | 第48-49页 |
| 5.2.3 蝙蝠算法原理 | 第49-51页 |
| 5.3 自适应差分进化蝙蝠算法 | 第51-56页 |
| 5.3.1 自适应差分进化蝙蝠算法的提出 | 第52-53页 |
| 5.3.2 测试函数 | 第53-55页 |
| 5.3.3 实验结果对比及分析 | 第55-56页 |
| 5.4 基于自适应差分进化蝙蝠算法的无模板模型追踪水下图像复原 | 第56-61页 |
| 5.4.1 无模板模型追踪法改进的理论依据 | 第56-57页 |
| 5.4.2 自适应差分进化蝙蝠算法中参数的选取 | 第57-58页 |
| 5.4.3 实验结果对比及分析 | 第58-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 工作总结 | 第62页 |
| 6.2 工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
