本书系统的阐述了水下机器视觉技术的基本理论方法。全书共分7章，通过将理论与实际应用相结合，为读者提供了一个深入浅出的学习路径。本书内容全面而精炼，覆盖了深度学习等前沿技术领域。适合作为计算机科学、自动化、人工智能以及海洋调查监测等相关专业的高年级本科生和研究生的教材，同时也适合作为该领域科技工作者的参考书籍。

第1章 水下机器视觉技术的基础知识
1.1 引言
1.2 绪论
1.3 水下光学成像理论
1.4 水下光学成像技术
1.5 本章小结
参考文献
第2章 水下图像增强
2.1 引言
2.2 基于物理模型的水下光学图像增强方法
2.3 基于非物理模型的水下图像增强方法
2.4 基于深度学习的水下图像增强方法
2.5 应用案例
2.6 本章小结
参考文献
第3章 水下图像分割
3.1 引言
3.2 传统水下图像分割方法
3.3 基于深度学习的水下图像分割方法
3.4 应用案例
3.5 本章小结
参考文献
第4章 水下图像拼接
4.1 引言
4.2 基于特征的水下图像拼接方法
4.3 基于直接法的水下图像拼接方法
4.4 基于变换模型的水下图像拼接方法
4.5 应用案例
4.6 本章小结
参考文献
第5章 水下目标检测
5.1 引言
5.2 基于传统机器学习的水下目标检测方法
5.3 基于深度学习的水下目标检测方法
5.4 应用案例
5.5 本章小结
参考文献
第6章 水下目标跟踪
6.1 引言
6.2 基于特征的水下目标跟踪方法
6.3 基于深度学习的水下目标跟踪
6.4 应用案例
6.5 本章小结
参考文献
第7章 水下双目立体视觉
7.1 引言
7.2 相机成像理论与标定
7.3 双目立体视觉
7.4 水下双目立体视觉应用
7.5 应用案例
7.6 本章小结
参考文献