| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 插图索引 | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-18页 |
| ·图像复原的研究现状 | 第13-16页 |
| ·神经网络图像复原的研究现状 | 第16-17页 |
| ·雾图复原的研究现状 | 第17-18页 |
| ·论文的结构安排 | 第18-20页 |
| 第2章 风管清扫机器人工作管道环境与视觉图像 | 第20-24页 |
| ·风管清扫机器人工作环境简介 | 第20-21页 |
| ·风管清扫机器人工作时视觉图像退化 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于变分偏微分的神经网络图像复原算法 | 第24-37页 |
| ·图像的退化模型 | 第24-27页 |
| ·霍普菲尔德神经网络图像复原 | 第27-31页 |
| ·传统基于变分偏微分的霍普菲尔德神经网络图像复原 | 第31-32页 |
| ·改进的基于变分偏微分的霍普菲尔德神经网络图像复原 | 第32-34页 |
| ·实验结果 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 图像去雾算法 | 第37-61页 |
| ·雾图成像模型介绍 | 第37-38页 |
| ·图像清晰度评价函数 | 第38-44页 |
| ·基于暗通道先验的雾图复原算法研究 | 第44-46页 |
| ·风管清扫机器人视觉图像基于暗通道先验的雾图复原研究 | 第46-48页 |
| ·风管清扫机器人视觉图像窗口化大气光估计 | 第48-51页 |
| ·实验结果 | 第51-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术成果 | 第67页 |