| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 相关技术研究现状 | 第9-15页 |
| 1.2.1 目标跟踪技术 | 第9-10页 |
| 1.2.2 雾霾图像恢复技术 | 第10-13页 |
| 1.2.3 烟幕图像恢复技术 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的研究内容及结构 | 第15页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 雾霾天成像特性及恢复算法设计 | 第17-41页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 雾天成像模型 | 第17-21页 |
| 2.2.1 雾天成像原理 | 第17-18页 |
| 2.2.2 大气散射模型 | 第18-21页 |
| 2.2.3 成像模型的数学描述 | 第21页 |
| 2.3 雾天偏振成像模型 | 第21-28页 |
| 2.3.1 光的偏振特性 | 第21-22页 |
| 2.3.2 光的偏振特性的描述 | 第22-24页 |
| 2.3.3 雾霾与大气偏振特性的关系 | 第24页 |
| 2.3.4 偏振成像模型 | 第24-28页 |
| 2.4 偏振去雾算法设计 | 第28-36页 |
| 2.4.1 无雾图像的数学描述 | 第28-29页 |
| 2.4.2 去雾算法流程 | 第29-30页 |
| 2.4.3 估计偏振差分图ΔI | 第30-33页 |
| 2.4.4 估计大气散射光偏振度P_A、透射率t(x)和大气光值A_∞ | 第33-35页 |
| 2.4.5 估计目标反射光偏振度P_D及图像恢复 | 第35-36页 |
| 2.5 算法实验结果的分析与评价 | 第36-39页 |
| 2.5.1 去雾算法评价指标 | 第36-37页 |
| 2.5.2 实验结果与分析 | 第37-39页 |
| 2.6 本章小结 | 第39-41页 |
| 第3章 烟幕图像特性及恢复算法设计 | 第41-53页 |
| 3.1 引言 | 第41页 |
| 3.2 基于动态行梯度的去云算法 | 第41-44页 |
| 3.3 基于局部区域恢复的算法设计 | 第44-50页 |
| 3.3.1 局部区域恢复算法原理 | 第44-50页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第50-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 目标跟踪算法原理及改进 | 第53-61页 |
| 4.1 引言 | 第53页 |
| 4.2 目标跟踪算法分类 | 第53-54页 |
| 4.3 NCC算法原理 | 第54-55页 |
| 4.4 雾霾天气下跟踪算法改进设计 | 第55-56页 |
| 4.5 烟雾干扰下跟踪算法改进设计 | 第56-57页 |
| 4.6 实验结果及对比 | 第57-59页 |
| 4.7 本章小结 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |