| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 基于分数阶微分的图像增强算法 | 第8-11页 |
| 1.2.1 分数阶微分的定义 | 第8-10页 |
| 1.2.2 分数阶微分对信号强度的影响分析 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 论文的主要工作和章节安排 | 第13-16页 |
| 2 基于IRH算子的图像增强算法 | 第16-30页 |
| 2.1 图像增强的分数阶微分算子构造 | 第16-24页 |
| 2.1.1 Tiansi算子 | 第18-19页 |
| 2.1.2 基于Riemann-Liouville分数阶导数的图像增强算子 | 第19-21页 |
| 2.1.3 RH算子的构造 | 第21-23页 |
| 2.1.4 改进的RH算子—IRH算子 | 第23-24页 |
| 2.2 实验结果分析 | 第24-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于分割的自适应分数阶微分图像增强算法 | 第30-42页 |
| 3.1 基于暗原色先验及Retinex理论的图像增强算法 | 第30-32页 |
| 3.1.1 暗原色先验算法 | 第30-31页 |
| 3.1.2 基于Retinex理论的暗原色先验图像去雾算法 | 第31-32页 |
| 3.2 基于分割的自适应分数阶微分图像增强的算法 | 第32-40页 |
| 3.2.1 基于分割的自适应分数阶微分函数的构造 | 第33-34页 |
| 3.2.2 自适应分数阶微分图像增强的算法流程 | 第34-35页 |
| 3.2.3 实验结果与分析 | 第35-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-42页 |
| 4 基于纹理特征的分数阶微分逐点自适应算法 | 第42-50页 |
| 4.1 逐点自适应分数阶微分函数的构造 | 第43-44页 |
| 4.2 逐点自适应分数阶微分图像增强的算法流程 | 第44页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第44-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 5 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 总结 | 第50页 |
| 5.2 展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 附录 | 第60页 |
