本書主要論述機器人視覺繫統在復雜光照（如陰影，反光）與惡劣天氣（如雨雪霧）等條件下的環境感知、建模、及圖像預處理技術，實現機器人對外界光照環境的智能感知，使其具有全天候作業能力。

●第1章緒論（1）
1.1機器人視覺簡述（1）
1.2復雜光照及惡劣天氣對機器人視覺的影響（2）
1.3顏色匹配函數與場景復現基礎（6）
1.4全天候機器人視覺關鍵技術概述（12）
1.5本書的主要內容與結構（23）
參考文獻（26）
第2章適於機器人視覺計算的光照與反射計算（29）
2.1引言（29）
2.2面向機器人視覺的室外光源光譜輻照度計算（32）
2.3波長靈敏度控制的反射比重建（43）
參考文獻（50）
第3章成像建模與光照變換（52）
3.1數學相機成像建模（52）
3.2數字成像過程解析與仿真（54）
3.3相機響應函數估計（64）
3.5圖像光照變換（69）
參考文獻（70）
第4章陰影建模及檢測（72）
4.1引言（72）
4.2陰影的三色衰減模型（73）
4.3陰影通道線性模型（76）
4.4基於三色衰減模型的陰影檢測（83）
4.5基於線性模型的陰影檢測（88）
4.6陰影檢測特征評估（97）
參考文獻（108）
第5章本征圖像與光照分解（109）
5.1本征圖像獲取（110）
5.2本征光照分解空間（128）
參考文獻（140）
第6章陰影及反光去除（141）
6.1基於線性模型的陰影去除（141）
6.2基於深度學習的陰影去除（144）
6.3反光去除（156）
參考文獻（168）
第7章雨雪建模與去除（170）
7.1基於全局和局部低秩分解的雪花去除（170）
7.2基於矩陣分解的雨雪去除（178）
7.3基於深度學習的單幅圖像雪花去除算法（186）
參考文獻（195）
第8章圖像去霧（197）
8.1基於隱區域分割和權重L1範數正則化的圖像去霧（198）
8.2基於吸收透射率補償及時空導向濾波的實時視頻去霧（208）
參考文獻（219）
第9章水下散射建模與處理（220）
9.1基於光場成像的強散射水下圖像恢復（220）
9.2基於雙透射率水下成像模型的圖像顏色校正（232）
參考文獻（240）
第10章應用實例與研究展望（242）
10.1全天候機器人視覺的應用實例（242）
10.2研究展望（259）
參考文獻（261）

本書依托國家自然科學基金"共融機器人基礎理論與關鍵技術研究"重大研究計劃項目——面向室外復雜光照與氣像條件的共融機器人多模感知繫統（項目編號：91648118），以及國家自然科學基金面上項目——計算機視覺中自然光照建模及其恆常性計算（項目編號：61473280）等的研究成果，結合作者多年的科研及工程實踐經驗，針對復雜的光照環境與氣像條件會明顯降低機器人視覺魯棒性的問題，主要從大氣物理與光學成像的新角度出發去詳細、繫統地論述復雜光照（如陰影、反光）與惡劣天氣（如雨雪霧）環境下機器人視覺繫統的環境感知、建模與圖像預處理技術。這些技術對提高機器人的自主環境感知能力具有一定的意義，使其具有全天候作業能力。本書主要內容包括光照建模與反射計算，成像建模與光照變換，陰影和反光的建模、檢測與去除，本征圖像獲取與光照分解，雨雪霧的建模與去除，水下散射的建模與去除等，給出了一些機器人視覺應用實例，並進行了研究等