研究表明，人類有超過70%的信息是依靠視覺進行感知的。與之相似，視覺系統(tǒng)對于機器人來說也至關(guān)重要，它是機器人理解環(huán)境、執(zhí)行任務(wù)的基礎(chǔ)，也是實現(xiàn)機器人智能的重要入口。近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，視覺中面向具體任務(wù)的研究（如視覺伺服、目標(biāo)識別、跟蹤和圖像理解等）已經(jīng)取得了顯著進展。然而，需要注意的是這些視覺算法都是針對質(zhì)量好、光照條件穩(wěn)定的圖像開發(fā)的。實際上，機器人經(jīng)常需要工作在復(fù)雜、動態(tài)、非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境中，此時視覺算法往往缺乏對環(huán)境的自適應(yīng)能力及魯棒性。這個問題一直是機器人視覺及相關(guān)學(xué)科的重要研究內(nèi)容，但一直未得到較好的解決。
不同于僅對圖像數(shù)據(jù)做數(shù)學(xué)處理或機器學(xué)習(xí)的方法，本書將闡述從研究物理成像機理的角度出發(fā)對圖像中的光照和天氣現(xiàn)象進行建模與分析的方法。本書以筆者已發(fā)表的學(xué)術(shù)成果為基礎(chǔ)，詳細(xì)系統(tǒng)地論述復(fù)雜光照與惡劣環(huán)境下機器人視覺系統(tǒng)的環(huán)境感知、建模及圖像預(yù)處理技術(shù)，對于提高機器人的環(huán)境感知和環(huán)境共融能力具有一定的科學(xué)意義。同時，這些內(nèi)容對于其他戶外視覺系統(tǒng)，如自動駕駛、城市監(jiān)控、遙感、水下視覺，以及一些軍事應(yīng)用等，也有一定的借鑒意義和應(yīng)用價值，使其具有全天候視覺能力。
本書的內(nèi)容主要包括室外光譜輻照度計算、相機成像建模、反射光譜計算及光照變換、陰影和反光的建模與處理、雨雪霧的建模與處理，以及水下散射的建模與處理。具體地，本書的結(jié)構(gòu)如下：第1章為緒論，主要闡述顏色匹配和場景復(fù)現(xiàn)的基本原理并總結(jié)全天候機器人視覺的關(guān)鍵技術(shù)；第2章主要闡述室外光源光譜輻照度的分析與計算，以及基于圖像的反射光譜重建；第3章主要闡述數(shù)字相機成像過程建模、相機響應(yīng)函數(shù)估計及光照變換；第4章主要闡述陰影的建模、檢測及特征評價；第5章主要闡述本征圖像獲取與光照分解；第6章主要闡述陰影及反光去除算法；第7章主要闡述雨雪建模與去除算法；第8章主要闡述圖像去霧算法；第9章主要闡述水下散射的建模與去除算法；第10章展示了全天候機器人視覺的應(yīng)用實例并進行了簡單的研究展望。
本專著是在我們團隊已發(fā)表論文的基礎(chǔ)上凝練而成的。在此，向已發(fā)表論文的主要合作者唐延?xùn)|研究員、韓志研究員、屈靚瓊博士、任衛(wèi)紅博士、崔童博士、吳登祿博士、李鵬越博士生、王國霖碩士生等表示誠摯的謝意。
感謝國家自然科學(xué)基金“共融機器人基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)研究”重大研究計劃項目（91648118）、創(chuàng)新群體項目（61821005）、面上項目（61473280）、青年項目（61102116）、中國科學(xué)院青年創(chuàng)新促進會人才專項基金“興遼英才計劃”人才專項基金（XLYC1907039）等的資助。
本書涉及大氣物理、成像光學(xué)及圖像處理等多學(xué)科的知識，筆者自認(rèn)才疏學(xué)淺，書中難免有疏漏與不足之處，萬望讀者朋友不吝指教。