| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题研究背景 | 第8页 |
| ·去雾算法的研究现状 | 第8-11页 |
| ·基于图像增强的去雾算法 | 第9-10页 |
| ·基于图像复原的去雾算法 | 第10-11页 |
| ·本文的主要内容及结构安排 | 第11-13页 |
| 2 雾天图像降质模型 | 第13-17页 |
| ·大气散射模型 | 第13-16页 |
| ·雾化图像的对比度特性 | 第16-17页 |
| 3 基于暗通道先验(Dark Channel Prior)的图像去雾 | 第17-26页 |
| ·暗通道先验模型 | 第17-20页 |
| ·雾天图像的透射率估计 | 第20-21页 |
| ·透射率的优化 | 第21-23页 |
| ·估计有雾图像的整体大气光强 | 第23-24页 |
| ·还原清晰图像 | 第24-26页 |
| 4 基于暗通道先验的图像去雾算法的优化 | 第26-49页 |
| ·小波变换在基于暗通道先验去雾算法中的应用 | 第26-31页 |
| ·图像的小波分解与重构 | 第26-28页 |
| ·小波变换在暗通道先验去雾算法中的应用 | 第28-31页 |
| ·暗通道先验去雾算法在明亮区域的改进 | 第31-35页 |
| ·图像明亮区域暗通道先验不适用的原因分析 | 第31-32页 |
| ·改进的透射率估计 | 第32-35页 |
| ·基于滤波器优化的暗通道先验 | 第35-38页 |
| ·平滑滤波对透射率估计的优化 | 第38-40页 |
| ·基于Guided Filtering的透射率分布优化 | 第40-42页 |
| ·视频去雾 | 第42-47页 |
| ·标准卡尔曼滤波 | 第44-45页 |
| ·基于卡尔曼滤波的视频光强估计 | 第45-47页 |
| ·基于OpenCv的视频及图像去雾系统 | 第47-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |