| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 1. 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1. 课题研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2. 图像去雾的国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1. 基于非模型的图像去雾研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2. 基于模型的去雾方法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3. 无人机遥感影像去雾发展现状 | 第12页 |
| 1.3. 本文主要内容及结构安排 | 第12-15页 |
| 2. 理论基础 | 第15-43页 |
| 2.1. 雾的成因 | 第15页 |
| 2.2. 大气退化物理模型 | 第15-18页 |
| 2.3. 基于模型的图像去雾 | 第18-22页 |
| 2.4. 基于非模型的图像去雾 | 第22-39页 |
| 2.4.1. 线性变换与分段线性变换 | 第22-26页 |
| 2.4.2. 非线性变换 | 第26-27页 |
| 2.4.3. 直方图均衡化 | 第27-32页 |
| 2.4.4. 空间域图像平滑与锐化 | 第32-34页 |
| 2.4.5. 同态滤波 | 第34-36页 |
| 2.4.6. 小波变换及曲波变换 | 第36-39页 |
| 2.5. 影像质量评价 | 第39-41页 |
| 2.6. 本章小结 | 第41-43页 |
| 3. 基于Retinex算法的图像去雾 | 第43-57页 |
| 3.1. Retinex算法概述 | 第43-47页 |
| 3.2. 单尺度Retinex算法（SSR） | 第47-49页 |
| 3.2.1. SSR算法原理 | 第47-48页 |
| 3.2.2. SSR算法尺度参数的选择 | 第48-49页 |
| 3.2.3. SSR算法步骤 | 第49页 |
| 3.3. 多尺度Retinex算法（MSR） | 第49-52页 |
| 3.3.1. MSR算法原理 | 第49-50页 |
| 3.3.2. MSR算法尺度参数的选择 | 第50-52页 |
| 3.3.3. MSR算法步骤 | 第52页 |
| 3.4. 带颜色恢复因子的多尺度Retinex算法（MSRCR） | 第52-53页 |
| 3.5. 实验结果及其分析 | 第53-56页 |
| 3.6. 本章小结 | 第56-57页 |
| 4. 基于暗原色先验理论的去雾算法 | 第57-65页 |
| 4.1. 暗原色先验理论概述 | 第57-58页 |
| 4.2. 基于暗原色先验规律去雾算法原理及步骤 | 第58-64页 |
| 4.2.1. 估计透射率 | 第60-62页 |
| 4.2.2. 清晰化图像 | 第62-64页 |
| 4.3. 本章小结 | 第64-65页 |
| 5. 基于暗原色先验对无人机影像的综合去雾 | 第65-79页 |
| 5.1. 大气光A的计算改进 | 第66页 |
| 5.2. 利用导向滤波优化透射率图 | 第66-70页 |
| 5.3. 自适应对比度增强 | 第70-72页 |
| 5.4. 实验结果及其评价 | 第72-78页 |
| 5.5. 本章小结 | 第78-79页 |
| 6. 总结与展望 | 第79-81页 |
| 6.1. 主要工作和创新 | 第79-80页 |
| 6.2. 论文不足和展望 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |