| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 非物理模型的方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于物理模型的方法 | 第11-13页 |
| 1.3 研究难点 | 第13页 |
| 1.4 本文内容及结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 图像去雾的理论基础 | 第14-22页 |
| 2.1 数字图像的表示 | 第14-15页 |
| 2.2 彩色模型 | 第15-17页 |
| 2.2.1 RGB 模型 | 第15-16页 |
| 2.2.2 CMY 和 CMYK 模型 | 第16页 |
| 2.2.3 HSI 模型 | 第16-17页 |
| 2.3 直方图处理技术 | 第17-19页 |
| 2.3.1 灰度直方图 | 第17页 |
| 2.3.2 直方图均衡化处理 | 第17-19页 |
| 2.3.3 局部直方图处理 | 第19页 |
| 2.4 大气散射物理模型 | 第19-21页 |
| 2.4.1 衰减模型 | 第19-20页 |
| 2.4.2 大气光模型 | 第20-21页 |
| 2.4.3 雾天图像物理模型 | 第21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于暗原色先验的图像去雾算法 | 第22-34页 |
| 3.1 背景知识 | 第22-24页 |
| 3.2 暗原色先验理论 | 第24页 |
| 3.3 基于暗原色先验理论的去雾 | 第24-30页 |
| 3.3.1 透射率的估计 | 第24-26页 |
| 3.3.2 软抠图 | 第26-27页 |
| 3.3.3 大气光强度的估计 | 第27-28页 |
| 3.3.4 恢复场景辐照度 | 第28-29页 |
| 3.3.5 块大小的选择 | 第29-30页 |
| 3.4 实验结果 | 第30-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 快速去雾算法 | 第34-42页 |
| 4.1 用双线性滤波代替软抠图 | 第34-35页 |
| 4.2 调整去雾后图像的亮度 | 第35-36页 |
| 4.3 改善算法的适用性 | 第36-37页 |
| 4.4 实验结果 | 第37-41页 |
| 4.4.1 Xu 等人的实验结果 | 第37页 |
| 4.4.2 我们的实验结果 | 第37-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 快速双线性滤波 | 第42-53页 |
| 5.1 引言 | 第42-43页 |
| 5.2 信号处理方法 | 第43-47页 |
| 5.2.1 均匀的强度 | 第43-44页 |
| 5.2.2 卷积形式的双线性滤波 | 第44-45页 |
| 5.2.3 直观说明 | 第45-47页 |
| 5.3 快速的近似 | 第47-50页 |
| 5.3.1 对数据进行降采样 | 第47页 |
| 5.3.2 执行过程 | 第47-50页 |
| 5.4 GPU 实现 | 第50-52页 |
| 5.4.1 CUDA 架构 | 第50-51页 |
| 5.4.2 在 GPU 上实现快速双线性滤波 | 第51-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 基于强度反转和色调映射的图像去雾 | 第53-66页 |
| 6.1 有雾图像和低照度图像的相似性 | 第53-55页 |
| 6.2 iItem 算法 | 第55-62页 |
| 6.2.1 iItem 流程 | 第55-59页 |
| 6.2.2 面向低照度图像的色调映射算法 | 第59-62页 |
| 6.2.3 本文改进的色调映射和 iItem 算法 | 第62页 |
| 6.3 实验结果 | 第62-65页 |
| 6.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第七章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 7.1 总结 | 第66页 |
| 7.2 展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |