| 学位论文的主要创新点 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 去雾算法研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 去雾算法国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 白天图像去雾算法研究 | 第11-14页 |
| 1.2.2 夜间弱照度图像去雾算法研究 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究目的和研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第16页 |
| 1.4 论文结构 | 第16-19页 |
| 第二章 图像复原基础 | 第19-27页 |
| 2.1 雾天图像复原基础 | 第19-24页 |
| 2.1.1 大气散射模型 | 第19-23页 |
| 2.1.2 雾天图像退化模型 | 第23-24页 |
| 2.2 弱照度图像增强基础 | 第24-25页 |
| 2.2.1 弱照度图像定义 | 第24页 |
| 2.2.2 Retinex理论 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 单幅夜间弱照度雾霾图像的复原算法 | 第27-43页 |
| 3.1 夜间弱照度雾霾图像分层 | 第28-40页 |
| 3.1.1 结构层增强 | 第30-34页 |
| 3.1.2 结构层去雾 | 第34-39页 |
| 3.1.3 纹理层优化 | 第39-40页 |
| 3.2 夜间弱照度雾霾图像复原模型的构建 | 第40-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 复原结果分析及评价 | 第43-59页 |
| 4.1 无参考图像质量评价算法 | 第43-45页 |
| 4.2 弱照度雾霾图像复原结果的分析及评价 | 第45-49页 |
| 4.2.1 主观分析评价 | 第45-48页 |
| 4.2.2 客观分析评价 | 第48-49页 |
| 4.3 弱照度无雾图像、逆光图像增强结果分析及评价 | 第49-54页 |
| 4.3.1 主观分析评价 | 第49-53页 |
| 4.3.2 客观分析评价 | 第53-54页 |
| 4.4 夜间车载视频图像增强结果的分析及评价 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 总结 | 第59-60页 |
| 5.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和取得的科研成果 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |