| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第6页 |
| 1.2 研究的目的与意义 | 第6-7页 |
| 1.3 国内外雾化图像恢复技术研究概况 | 第7-9页 |
| 1.3.1 基于物理模型的方法 | 第7-8页 |
| 1.3.2 基于非大气散射模型方法 | 第8-9页 |
| 1.4 本文结构 | 第9-11页 |
| 第二章 大气散射理论及退化模型 | 第11-20页 |
| 2.1 雾和霾的形成 | 第11-12页 |
| 2.2 大气的散射 | 第12-13页 |
| 2.3 大气散射模型 | 第13-16页 |
| 2.3.1 对于入射光衰减模型的研究 | 第13-14页 |
| 2.3.2 大气光成像模型 | 第14-16页 |
| 2.4 去雾原理及方法 | 第16-18页 |
| 2.4.1 图像去雾原理及方法 | 第16-18页 |
| 2.4.2 视频去雾原理及方法 | 第18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-20页 |
| 第三章 雾天图像处理技术 | 第20-31页 |
| 3.1 基于图像处理的雾天图像增强 | 第20-21页 |
| 3.1.1 有关对全局化方面的雾天图像提高方法的研究 | 第20-21页 |
| 3.1.2 局部化的图像增强方法 | 第21页 |
| 3.2 暗原色先验图像复原 | 第21-27页 |
| 3.2.1 暗原色先验理论 | 第22-23页 |
| 3.2.2 暗原色去雾原理 | 第23-27页 |
| 3.2.3 暗原色去雾的缺点 | 第27页 |
| 3.3 概率模型法 | 第27-29页 |
| 3.4 图像去雾效果的真实公正评定标准 | 第29-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于暗原色去雾算法的优化 | 第31-43页 |
| 4.1 图像亮度自适应调节 | 第31-36页 |
| 4.2 基于导向滤波优化的改进算法 | 第36-37页 |
| 4.3 导向滤波结合双边滤波去雾 | 第37-40页 |
| 4.4 实验结果 | 第40-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 总结与展望 | 第43-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 作者简介 | 第49页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第49-50页 |