| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 概述 | 第11-12页 |
| 1.2 图像去雾技术的发展现状 | 第12-18页 |
| 1.3 课题研究内容与意义 | 第18-20页 |
| 1.3.1 课题研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 课题研究意义 | 第19-20页 |
| 1.4 论文结构概括 | 第20页 |
| 1.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 2 图像去雾技术实现的理论基础 | 第21-38页 |
| 2.1 大气散射模型 | 第21-24页 |
| 2.2 暗原色先验的图像去雾原理 | 第24-29页 |
| 2.3 图像增强相关技术基础 | 第29-37页 |
| 2.3.1 Retinex算法原理 | 第29-31页 |
| 2.3.2 单尺度Retinex算法 | 第31-32页 |
| 2.3.3 多尺度Retinex算法 | 第32-33页 |
| 2.3.4 迭代Retinex算法 | 第33-35页 |
| 2.3.5 带色彩恢复的多尺度Retinex算法 | 第35页 |
| 2.3.6 自适应线性拉伸的快速单尺度Retinex算法 | 第35-37页 |
| 2.4 本章小节 | 第37-38页 |
| 3 基于暗原色先验与Retinex算法相结合的图像去雾新方法 | 第38-48页 |
| 3.1 基于暗原色先验原理的初步处理 | 第39-43页 |
| 3.1.1 暗原色图 | 第39-40页 |
| 3.1.2 大气光值 | 第40-41页 |
| 3.1.3 大气光透射率 | 第41-42页 |
| 3.1.4 初步图像去雾 | 第42-43页 |
| 3.2 基于图像增强技术的再处理 | 第43-46页 |
| 3.2.1 基于快速单尺度Retinex算法的图像增强处理 | 第43-45页 |
| 3.2.2 图像线性拉伸处理 | 第45-46页 |
| 3.3 本章小结 | 第46-48页 |
| 4 基于暗原色先验与Retinex算法相结合的图像去雾新方法的设计与实现 | 第48-65页 |
| 4.1 图像去雾的设计流程 | 第48-49页 |
| 4.2 图像去雾的实现 | 第49-50页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第50-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 5 总结与展望 | 第65-68页 |
| 5.1 总结 | 第65-66页 |
| 5.2 展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 个人简历 | 第72页 |
| 参加项目情况 | 第72页 |
| 发表文章 | 第72页 |
