| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第8-10页 |
| 1.2.1 雾天图像增强方法 | 第9页 |
| 1.2.2 雾天图像复原方法 | 第9-10页 |
| 1.2.3 图像去雾的发展趋势与前景 | 第10页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第10-11页 |
| 1.4 论文的总体安排 | 第11-12页 |
| 第2章 雾天图像增强理论基础 | 第12-18页 |
| 2.1 图像增强基本理论 | 第12-14页 |
| 2.1.1 空间域增强法 | 第12-14页 |
| 2.1.2 频率域增强法 | 第14页 |
| 2.2 大气散射物理模型 | 第14-16页 |
| 2.3 图像质量评价标准 | 第16-17页 |
| 2.3.1 主观评价方法 | 第16-17页 |
| 2.3.2 客观评价方法 | 第17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 基于直方图均衡化的雾天图像增强算法 | 第18-31页 |
| 3.1 引言 | 第18页 |
| 3.2 直方图均衡化 | 第18-20页 |
| 3.2.1 直方图均衡基础 | 第18-19页 |
| 3.2.2 直方图均衡化原理 | 第19-20页 |
| 3.3 全局直方图均衡化 | 第20页 |
| 3.4 局部直方图均衡化 | 第20-22页 |
| 3.4.1 子块不重叠的局部均衡算法 | 第21页 |
| 3.4.2 子块重叠的局部均衡算法 | 第21页 |
| 3.4.3 子块部分重叠的局部均衡算法 | 第21-22页 |
| 3.5 保持图像亮度的自适应局部对比度增强 | 第22-30页 |
| 3.5.1 亮度保持的双直方图均衡算法 | 第23-24页 |
| 3.5.2 保持图像亮度的自适应局部对比度增强算法 | 第24-30页 |
| 3.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于暗原色先验的雾天图像增强算法 | 第31-38页 |
| 4.1 暗原色及其特点 | 第31页 |
| 4.2 暗原色先验去雾算法 | 第31-32页 |
| 4.3 改进的暗元素先验去雾算法 | 第32-37页 |
| 4.3.1 引言 | 第32-33页 |
| 4.3.2 改进的暗元素先验去雾算法 | 第33-34页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第34-37页 |
| 4.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第5章 基于DSP的改进算法实现 | 第38-47页 |
| 5.1 系统硬件组成 | 第38-40页 |
| 5.2 系统软件设计 | 第40-42页 |
| 5.2.1 TI Code Composer Studio(CCS)集成开发环境 | 第40-41页 |
| 5.2.2 算法的基本软件流程 | 第41-42页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第42-46页 |
| 5.3.1 保持图像亮度的自适应局部对比度增强算法实验 | 第42-44页 |
| 5.3.2 改进的暗原色先验单幅图像去雾算法实验 | 第44-46页 |
| 5.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第6章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 本文总结 | 第47页 |
| 6.2 工作展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
