| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文主要工作及结构安排 | 第11-12页 |
| 第2章 基于灰度变换和细节增强的HDR图像增强 | 第12-26页 |
| 2.1 低照度图像增强算法 | 第12-16页 |
| 2.1.1 灰度变换 | 第12-13页 |
| 2.1.2 直方图均衡 | 第13-14页 |
| 2.1.3 同态滤波 | 第14-16页 |
| 2.2 基于灰度变换和细节增强的HDR图像增强 | 第16-25页 |
| 2.2.1 自适应亮度调整 | 第18-20页 |
| 2.2.2 局部对比度增强 | 第20-22页 |
| 2.2.3 色彩恢复 | 第22-23页 |
| 2.2.4 实验结果与分析 | 第23-25页 |
| 2.3 本章总结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于Retinex的图像增强 | 第26-44页 |
| 3.1 Retinex理论基础 | 第26-29页 |
| 3.2 基于域滤波的Retinex图像增强 | 第29-39页 |
| 3.2.1 光照图像估计 | 第30-32页 |
| 3.2.2 自适应亮度增强 | 第32-34页 |
| 3.2.3 细节及颜色恢复 | 第34页 |
| 3.2.4 实验结果与分析 | 第34-39页 |
| 3.3 所提算法在夜间雾天图像增强的应用 | 第39-43页 |
| 3.3.1 夜间雾天图像增强 | 第39-40页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第40-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于小波变换的低照度图像去噪研究 | 第44-61页 |
| 4.1 图像去噪理论基础 | 第44-47页 |
| 4.1.1 低照度图像噪声分析 | 第44页 |
| 4.1.2 基础图像去噪算法研究 | 第44-47页 |
| 4.2 基于小波变换的低照度图像去噪研究 | 第47-50页 |
| 4.2.1 图像小波变换理论基础 | 第47-49页 |
| 4.2.2 图像小波去噪方法 | 第49-50页 |
| 4.3 基于引导滤波和小波变换的图像去噪方法 | 第50-56页 |
| 4.3.1 使用引导滤波空域去噪 | 第51-52页 |
| 4.3.2 小波阈值去噪 | 第52-56页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第56-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 低照度图像增强算法的Android实现 | 第61-67页 |
| 5.1 Android应用程序分析 | 第61页 |
| 5.2 低照度图像增强算法的Android实现 | 第61-66页 |
| 5.2.1 图像采集模块 | 第62-63页 |
| 5.2.2 低照度图像增强算法的Android平台实现及优化 | 第63-64页 |
| 5.2.3 UI界面模块设计 | 第64-65页 |
| 5.2.4 APP软件运行结果分析 | 第65-66页 |
| 5.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 研究成果总结 | 第67-68页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第74页 |