偏振信息测量及其成像处理技术

　　《偏振信息测量及其成像处理技术》针对偏振信息测量和偏振信息处理这两个偏振成像技术的核心环节，基于作者及其研究团队多年的研究成果，详细介绍了偏振信息测量技术的原理以及最新的优化测量方法，并介绍了偏振信息处理技术的算法原理及其在偏振图像去雾、偏振图像去噪等领域的应用和相关的最新研究进展。《偏振信息测量及其成像处理技术》内容包含理论、方法、系统、应用四个层次，具体内容包括：偏振光学、偏振测量、偏振成像的发展历史；偏振信息的分析方法；偏振信息的测量方法；典型的偏振测量系统的标定方法；典型偏振成像系统的介绍；偏振信息成像处理在各类复杂环境成像中的应用等。

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目录
“偏振成像探测技术学术丛书”序
前言
第1章偏振光学的发展历史1
参考文献5
第2章偏振信息的测量方法6
2.1偏振信息测量精度的影响因素6
2.1.1噪声的影响6
2.1.2测量矩阵的影响7
2.2Stokes矢量测量方法7
2.2.1Stokes矢量传统的测量方法7
2.2.2Stokes矢量物理限制最大似然估计方法11
2.2.3基于采集时间优化的测量方法15
2.3Mueller矩阵测量方法19
2.3.1Mueller矩阵传统的测量方法19
2.3.2Mueller矩阵物理限制最大似然估计方法23
2.4椭偏参数测量方法25
2.4.1椭偏参数传统的测量方法26
2.4.2仪器矩阵优化的方法26
2.4.3最小测量次数的方法33
参考文献43
第3章偏振测量系统的标定方法46
3.1Stokes偏振测量系统的标定方法46
3.1.1传统系统的标定方法46
3.1.2傅里叶分析的误差标定法48
3.1.3分焦平面系统的标定方法50
3.2Mueller偏振测量系统的标定方法61
3.2.1傅里叶标定法61
3.2.2特征值标定法62
3.2.3最大似然标定法66
参考文献73
第4章微光偏振成像技术76
4.1微光环境下偏振成像的内涵和挑战76
4.2传统的微光图像增强方法77
4.2.1基于灰度变换的微光图像增强方法78
4.2.2直方图均衡微光图像增强方法79
4.2.3Retinex微光图像增强方法80
4.2.4BM3D图像去噪算法83
4.3深度学习技术86
4.3.1深度学习的基本概念及其在计算成像中的应用86
4.3.2卷积神经网络90
4.3.3残差网络92
4.3.4密集连接网络93
4.4基于深度学习的偏振图像去噪技术93
4.4.1偏振图像数据集的制作94
4.4.2偏振图像去噪深度神经网络结构96
4.4.3去噪网络损失函数的设计99
4.4.4去噪网络训练及性能分析99
4.4.5偏振图像去噪结果及质量评价102
4.5基于深度学习的微光彩色偏振成像技术110
4.5.1低照度彩色偏振图像数据集的制作110
4.5.2多通道光强-偏振联合的低照度图像复原网络113
4.5.3彩色图像损失函数的设计114
4.5.4网络训练及性能分析116
4.5.5微光偏振成像实验结果及分析120
4.5.6微光偏振成像外场应用研究125
参考文献127
第5章散射环境下偏振成像信息处理方法130
5.1水体散射介质下的偏振成像技术130
5.1.1基于偏振差分的水下复原技术131
5.1.2三自由度偏振差分水下成像技术133
5.2基于物理退化模型的水下图像偏振复原技术139
5.2.1水下成像的基本物理模型139
5.2.2水下成像的偏振特性141
5.2.3水下偏振成像系统的搭建142
5.2.4基于偏振成像的水下图像复原方法142
5.2.5基于传输函数校正的水下散射环境中偏振图像复原方法147
5.2.6在散射介质中非均匀光场下的偏振图像复原方法152
5.2.7水下强散射环境中基于圆偏振光照明的图像联合复原方法157
5.2.8其他基于偏振模型的水下散射环境灰度图像复原方法166
5.2.9基于偏振成像的水下图像色彩复原技术169
5.2.10基于直方图衰减先验和偏振模型的水下图像色彩复原技术179
5.2.11基于深度学习的水下偏振图像复原技术184
5.3大气散射介质下的偏振成像技术200
5.3.1基于偏振角的偏振度联合估计的偏振图像复原技术200
5.3.2基于单幅图的“伪偏振”图像复原技术205
5.4去散射偏振成像系统工程应用研究208
5.4.1水下偏振成像系统208
5.4.2水下偏振成像系统池试209
5.4.3水下偏振成像系统海试212
5.4.4偏振去雾成像系统工程应用214
参考文献215
第6章总结与展望220