图像去雾在农业信息方面的研究与应用
摘要 | 第8-9页 |
Abstract | 第9-10页 |
第一章 绪论 | 第13-17页 |
1.1 图像与图像处理 | 第13页 |
1.2 图像处理研究的内容 | 第13-14页 |
1.3 图像去雾技术的发展与研究现状 | 第14-15页 |
1.4 本论文的主要研究工作 | 第15-17页 |
1.4.1 本文的主要内容安排 | 第15-16页 |
1.4.2 本文的研究成果 | 第16-17页 |
第二章 农业图像处理的基础 | 第17-32页 |
2.1 图像雾霾的形成原因 | 第17-18页 |
2.1.1 雾的成因及影响 | 第17-18页 |
2.1.2 传输介质 | 第18页 |
2.1.3 拍摄成像成因复杂 | 第18页 |
2.2 图像去雾算法 | 第18-24页 |
2.2.1 去雾技术应用领域 | 第18-19页 |
2.2.2 图像去雾算法 | 第19页 |
2.2.3 暗通道先验去雾 | 第19-22页 |
2.2.4 导向滤波 | 第22-24页 |
2.3 图像去噪的原理及算法 | 第24-29页 |
2.3.1 图像噪声原理 | 第24-27页 |
2.3.2 图像去噪的算法 | 第27-29页 |
2.4 农业与图像处理在农业上应用 | 第29-30页 |
2.5 本章小结 | 第30-32页 |
第三章 针对图像去雾算法改进 | 第32-36页 |
3.1 暗通道的参数改进 | 第32-34页 |
3.2 导向滤波改进 | 第34页 |
3.3 去噪改进 | 第34-35页 |
3.4 色彩增强 | 第35页 |
3.5 本章小结 | 第35-36页 |
第四章 图像算法实验结果 | 第36-47页 |
4.1 算法的实现与设计 | 第36-37页 |
4.2 暗通道算法实验改进结果 | 第37-43页 |
4.2.1 改进大气光值A对比实验结果 | 第37-38页 |
4.2.2 使用了导向滤波对透射率的改进实验 | 第38-39页 |
4.2.3 导向图的改进实验: | 第39-40页 |
4.2.4 导向滤波中的半径r值改进实验结果 | 第40-41页 |
4.2.5 基于图像去噪之后暗通道去雾实验结果 | 第41-42页 |
4.2.6 基于去雾之后图像色彩增强 | 第42-43页 |
4.3 不同算法的实验结果 | 第43-46页 |
4.3.1 改进后的导向图之后的对比 | 第43-44页 |
4.3.2 图像自动色阶与其他去雾方法对比实验 | 第44-45页 |
4.3.3 图像去噪去雾与其他去雾方法对比实验 | 第45-46页 |
4.4 本章小结 | 第46-47页 |
第五章 实验效果评价 | 第47-54页 |
5.1 图像评价指标 | 第47-48页 |
5.2 实验结果与分析 | 第48-53页 |
5.2.1 直观评判 | 第48-49页 |
5.2.2 统计评价 | 第49-51页 |
5.2.3 客观评价 | 第51-53页 |
5.3 本章小结 | 第53-54页 |
第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
6.1 总结 | 第54页 |
6.2 展望 | 第54-56页 |
参考文献 | 第56-60页 |
致谢 | 第60-61页 |
在读期间发表的学术论文及研究成果 | 第61页 |