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基于Retinex方法的无人机影像阴影去除应用研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-15页
    1.1 选题的背景及研究的意义第9-11页
        1.1.1 选题的背景第9-10页
        1.1.2 研究的意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 研究内容第12-13页
    1.4 论文组织结构第13-14页
    1.5 研究方法第14-15页
2 山区航空影像阴影的特点及性质第15-22页
    2.1 实验数据简介与分析第15-16页
    2.2 阴影的分类及特点第16-17页
        2.2.1 阴影的分类第16-17页
        2.2.2 阴影的特点第17页
    2.3 阴影的统计特征第17-18页
        2.3.1 均值第17-18页
        2.3.2 方差第18页
    2.4 阴影的光谱特性第18-19页
    2.5 阴影的颜色特征第19页
    2.6 色彩空间的选择分析第19-21页
        2.6.1 RGB色彩空间第19-20页
        2.6.2 HSV色彩空间第20-21页
    2.7 本章小结第21-22页
3 基于传统图像增强算法的去阴影方法第22-32页
    3.1 影像质量评价指标第22-23页
        3.1.1 标准差(Standard Deviation,简称SD)第22-23页
        3.1.2 平均梯度(Mean Grads,简称MG)第23页
        3.1.3 信息熵(Information Entropy,简称IE)第23页
    3.2 基于传统的非模型阴影处理方法第23-30页
        3.2.1 影像代数运算处理第23-25页
        3.2.2 直方图均衡化处理第25-26页
        3.2.3 同态滤波处理第26-28页
        3.2.4 匀光匀色处理第28-30页
    3.3 实验结果综合分析第30-31页
    3.4 本章小结第31-32页
4 基于RGB空间的Retinex算法的图像去阴影方法第32-45页
    4.1 Retinex理论发展概述第32-34页
    4.2 单尺度Retinex算法原理及实现第34-38页
        4.2.1 SSR原理概述第34-35页
        4.2.2 SSR算法实现第35-38页
    4.3 多尺度Retinex算法原理及实现第38-40页
        4.3.1 MSR原理概述第38页
        4.3.2 MSR算法实现第38-40页
    4.4 带颜色恢复因子的多尺度Retinex算法原理及实现第40-42页
    4.5 实验结果综合分析第42-44页
    4.6 本章小结第44-45页
5 基于HSV空间的Retinex算法的图像去阴影方法第45-52页
    5.1 算法优化改进和实验结果分析第45-49页
        5.1.1 算法改进及实现流程第45-46页
        5.1.2 实验结果分析第46-47页
        5.1.3 综合分析第47-49页
    5.2 影像去阴影方法特征匹配验证第49-51页
    5.3 本章小结第51-52页
6 结论与展望第52-54页
    6.1 结论第52-53页
    6.2 论文不足和展望第53-54页
致谢第54-55页
参考文献第55-58页
攻读硕士期间取得的成果第58页

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