| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 低照度图像增强方法的研究现状和存在问题 | 第11-14页 |
| 1.2.1 低照度图像增强方法的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 低照度图像增强方法存在的问题 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 2 基于小波变换的低照度图像自适应增强算法研究 | 第16-41页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 RETINEX算法简介 | 第16-19页 |
| 2.2.1 RETINEX理论 | 第17-18页 |
| 2.2.2 RETINEX算法步骤 | 第18-19页 |
| 2.3 基于小波变换的低照度图像自适应增强算法流程 | 第19-20页 |
| 2.4 小波变换基本理论及其提升算法 | 第20-23页 |
| 2.5 基于双边滤波的照射分量估计和去除 | 第23-29页 |
| 2.5.1 双边滤波基本理论 | 第23-25页 |
| 2.5.2 照射分量的快速估计 | 第25-29页 |
| 2.5.2.1 生成滤波模板 | 第26-27页 |
| 2.5.2.2 快速模板卷积 | 第27-29页 |
| 2.5.3 合理去除光照分量算法 | 第29页 |
| 2.6 小波高频模糊增强算法 | 第29-32页 |
| 2.6.1 PAL的模糊图像增强方法 | 第29-30页 |
| 2.6.2 改进的模糊增强算法 | 第30-31页 |
| 2.6.3 增强算法评价 | 第31-32页 |
| 2.7 非线性拉伸处理 | 第32-37页 |
| 2.7.1 拉伸曲线的选取 | 第33-34页 |
| 2.7.2 目标函数的确定 | 第34-35页 |
| 2.7.3 优化策略 | 第35-37页 |
| 2.8 实验结果和分析 | 第37-40页 |
| 2.9 本章小结 | 第40-41页 |
| 3 基于非线性拉伸的低照度图像自适应增强算法研究 | 第41-53页 |
| 3.1 引言 | 第41页 |
| 3.2 基于非线性拉伸的图像自适应增强算法流程 | 第41-42页 |
| 3.3 基于双边滤波的估计图像局部亮度信息 | 第42-48页 |
| 3.3.1 双边滤波的性质和应用 | 第43-47页 |
| 3.3.2 双边滤波估计图像局部亮度信息 | 第47-48页 |
| 3.4 图像暗区域的提取 | 第48-50页 |
| 3.4.1 灰度值偏移处理 | 第48页 |
| 3.4.2 偏移量的确定 | 第48-50页 |
| 3.5 低照度图像非线性自适应增强 | 第50页 |
| 3.6 算法推广到彩色图像 | 第50-52页 |
| 3.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 4 全文总结及进一步工作 | 第53-54页 |
| 4.1 全文总结 | 第53页 |
| 4.2 下一步工作 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 个人简历 | 第59页 |
| 发表的学术论文 | 第59页 |