基于暗原色先验与Retinex的图像去雾算法及改进
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 图像去雾研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 图像去雾方法分类 | 第8-10页 |
| 1.3 暗原色图像去雾的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 Retinex图像增强算法的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.5 本文的主要工作内容 | 第13-14页 |
| 第2章 基于暗原色先验的图像去雾算法 | 第14-30页 |
| 2.1 大气散射物理模型 | 第14-16页 |
| 2.2 暗原色先验 | 第16页 |
| 2.3 基于暗原色先验去雾 | 第16-21页 |
| 2.3.1 基于暗原色先验去雾算法 | 第17-19页 |
| 2.3.2 先导性滤波器 | 第19-21页 |
| 2.4 基于自适应中值滤波的暗原色去雾算法 | 第21-26页 |
| 2.4.1 自适应中值滤波 | 第21-24页 |
| 2.4.2 改进的算法流程 | 第24-26页 |
| 2.5 客观评测标准 | 第26-27页 |
| 2.6 实验结果分析 | 第27-29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 Retinex图像去雾算法 | 第30-41页 |
| 3.1 色彩恒常性 | 第30页 |
| 3.2 Retinex的理论基础 | 第30页 |
| 3.3 Land的Retinex理论 | 第30-32页 |
| 3.4 基于中心\环绕的Retinex算法研究 | 第32-37页 |
| 3.4.1 单尺度Retinex算法 | 第32-34页 |
| 3.4.2 多尺度Retinex算法 | 第34-36页 |
| 3.4.3 带颜色恢复的多尺度Retinex算法 | 第36-37页 |
| 3.5 实验结果对比 | 第37-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于暗原色先验的MSRCR去雾算法 | 第41-50页 |
| 4.1 基于暗原色先验与MSRCR的去雾理论 | 第41页 |
| 4.2 色彩空间 | 第41-43页 |
| 4.3 基于暗原色先验的MSRCR去雾算法 | 第43-46页 |
| 4.3.1 流程图 | 第43-44页 |
| 4.3.2 从RGB到HSI的色彩空间的转换 | 第44页 |
| 4.3.3 调整亮度分量I | 第44-45页 |
| 4.3.4 线性拉伸饱和度分量S | 第45页 |
| 4.3.5 HSI色彩空间到RGB色彩空间的转换 | 第45-46页 |
| 4.3.6 算法步骤及效果 | 第46页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第46-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
