低能见度条件下图像清晰化处理研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题的研究背景及其意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| ·主要研究工作 | 第14-15页 |
| ·本论文的章节安排 | 第15-16页 |
| 2 图像预处理 | 第16-24页 |
| ·图像颜色空间介绍及转换 | 第16-20页 |
| ·图像平滑滤波技术 | 第20-23页 |
| ·均值滤波 | 第21-22页 |
| ·中值滤波 | 第22-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 3 低能见度图像增强算法 | 第24-43页 |
| ·直方图均衡算法 | 第25-27页 |
| ·同态滤波算法 | 第27-30页 |
| ·基于小波的图像增强算法 | 第30-32页 |
| ·Retinex图像增强算法 | 第32-42页 |
| ·颜色视觉理论 | 第32-36页 |
| ·Retinex理论 | 第36-37页 |
| ·单尺度Retinex图像增强算法 | 第37-39页 |
| ·基于色彩恢复的多尺度Retinex图像增强算法 | 第39-40页 |
| ·基于Retinex理论的可变框架增强算法 | 第40-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 4 低能见度图像复原算法 | 第43-62页 |
| ·图像复原的概念 | 第43-44页 |
| ·低能见度图像大气退化模型 | 第44-50页 |
| ·两类大气退化模型 | 第45-46页 |
| ·大气的散射 | 第46-50页 |
| ·场景深度已知的复原算法 | 第50-54页 |
| ·基于模型的深度分割算法 | 第51-52页 |
| ·区分场景结构 | 第52-54页 |
| ·盲分离复原算法 | 第54-60页 |
| ·盲分离的理论背景 | 第55-56页 |
| ·盲估计参数p | 第56-59页 |
| ·盲估计参数A~∞ | 第59-60页 |
| ·小结 | 第60-62页 |
| 5 低能见度图像的增强与复原的实验结果和分析 | 第62-69页 |
| ·雾霾沙尘低能见度天气图像的增强与复原 | 第62-67页 |
| ·雾天气图像结果及分析 | 第62-64页 |
| ·霾天气图像结果及分析 | 第64-66页 |
| ·沙尘天气图像结果及分析 | 第66-67页 |
| ·夜晚图像清晰化处理 | 第67-68页 |
| ·傍晚图像的清晰化处理 | 第67页 |
| ·夜晚红外图像清晰化处理 | 第67-68页 |
| ·小结 | 第68-69页 |
| 6 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第69-70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
