雾霾图像清晰化处理算法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·图像增强算法 | 第8-9页 |
| ·图像复原算法 | 第9页 |
| ·图像质量评价 | 第9-10页 |
| ·本文主要工作及章节安排 | 第10-12页 |
| 2 雾霾图像清晰化处理的基础理论 | 第12-34页 |
| ·雾霾图像退化成因 | 第12页 |
| ·彩色图像颜色模型 | 第12-18页 |
| ·RGB颜色模型 | 第13页 |
| ·HSI颜色模型 | 第13-15页 |
| ·HSV颜色模型 | 第15-17页 |
| ·CMY颜色模型 | 第17-18页 |
| ·YUV颜色模型 | 第18页 |
| ·常用图像清晰化增强算法 | 第18-28页 |
| ·空域图像增强 | 第18-26页 |
| ·频域图像增强 | 第26-28页 |
| ·常用图像清晰化复原算法 | 第28-30页 |
| ·大气散射物理模型 | 第28页 |
| ·经典算法 | 第28-30页 |
| ·图像质量评价方法 | 第30-33页 |
| ·图像质量主观评价分类 | 第31-32页 |
| ·图像质量客观评价参数 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 3 基于直方图均衡的雾霾图像清晰化处理 | 第34-39页 |
| ·彩色图像处理 | 第34页 |
| ·色调不变性 | 第34-35页 |
| ·局部细节增强的直方图均衡化 | 第35-36页 |
| ·彩色图像局部增强算法流程 | 第36页 |
| ·仿真结果及分析 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 基于Retinex算法的雾霾图像清晰化处理 | 第39-59页 |
| ·Retinex理论 | 第39-40页 |
| ·色彩恒常性 | 第39页 |
| ·Retinex理论 | 第39-40页 |
| ·基于Retinex算法的雾霾图像增强方法 | 第40-47页 |
| ·基于全局和局部的Retinex图像增强 | 第40-44页 |
| ·单尺度Retinex图像增强算法 | 第44-45页 |
| ·多尺度Retinex图像增强算法 | 第45-46页 |
| ·带彩色恢复的多尺度Retinex图像增强算法 | 第46-47页 |
| ·Retinex算法改进 | 第47-52页 |
| ·全局与局部相结合的算法 | 第47-49页 |
| ·MSR中的增益补偿改进 | 第49-52页 |
| ·基于直方图均衡处理的Retinex算法 | 第52页 |
| ·基于MSR的综合清晰化算法流程 | 第52-53页 |
| ·仿真结果及分析 | 第53-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5 基于质量评价反馈的雾霾图像清晰化处理 | 第59-66页 |
| ·基于人眼视觉特性的质量评价标准 | 第59-62页 |
| ·质量评价模型 | 第59-61页 |
| ·实验结果及分析 | 第61-62页 |
| ·基于质量评价反馈的雾霾图像清晰化处理 | 第62-63页 |
| ·仿真结果及分析 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 6 总结与展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
