| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景和选题意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 水下湍流模型 | 第11-13页 |
| 1.2.2 水下图像客观质量评价 | 第13-14页 |
| 1.2.3 水下模糊图像复原 | 第14-15页 |
| 1.3 主要工作及章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 水下湍流模糊图像数据库 | 第17-31页 |
| 2.1 海洋湍流基础 | 第17-19页 |
| 2.1.1 湍流的形成 | 第17-18页 |
| 2.1.2 湍流对光学成像的影响 | 第18-19页 |
| 2.2 水下湍流模型 | 第19-21页 |
| 2.2.1 大气湍流Kolmogorov理论 | 第19-20页 |
| 2.2.2 基于Kolmogorov理论的水下湍流退化模型 | 第20-21页 |
| 2.3 仿真实验 | 第21-26页 |
| 2.4 水下湍流模糊图像数据库 | 第26-30页 |
| 2.4.1 图像主观质量评价 | 第26页 |
| 2.4.2 素材来源 | 第26-27页 |
| 2.4.3 主观测评 | 第27-29页 |
| 2.4.4 数据处理 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于支持向量机的水下湍流图像质量评价 | 第31-47页 |
| 3.1 SVM理论基础 | 第31-33页 |
| 3.2 基于SVM的无参考质量评价 | 第33-41页 |
| 3.2.1 湍流模糊图像 | 第33页 |
| 3.2.2 特征提取 | 第33-40页 |
| 3.2.3 无参考质量评价模型 | 第40-41页 |
| 3.3 实验验证 | 第41-45页 |
| 3.3.1 数据库交叉验证 | 第42-44页 |
| 3.3.2 算法对比验证 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 水下湍流模糊图像复原 | 第47-67页 |
| 4.1 基于水下湍流模型的图像复原算法 | 第47-54页 |
| 4.1.1 算法概述 | 第47-48页 |
| 4.1.2 维纳滤波理论基础 | 第48-49页 |
| 4.1.3 湍流模型参数估计 | 第49-51页 |
| 4.1.4 实验验证 | 第51-54页 |
| 4.2 基于图像融合的图像复原算法 | 第54-66页 |
| 4.2.1 基于金字塔的分解与融合 | 第55-57页 |
| 4.2.2 暗通道先验 | 第57-59页 |
| 4.2.3 引导滤波 | 第59-60页 |
| 4.2.4 实验验证 | 第60-66页 |
| 4.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 本文总结 | 第67-68页 |
| 5.2 工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 科研期间研究成果 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |