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运动模糊雾霾图像增强算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 课题来源第11页
    1.2 课题研究背景意义第11-12页
    1.3 国内外研究现状分析第12-18页
        1.3.1 单幅图像去雾霾第12-16页
            1.3.1.1 常规的雾霾图像增强算法第12-14页
            1.3.1.2 基于物理模型的雾天图像复原第14-16页
        1.3.2 运动模糊图像复原第16-18页
    1.4 本文研究内容第18-19页
    1.5 论文的结构安排第19-21页
第2章 雾霾天气的形成机制及大气散射理论第21-29页
    2.1 雾霾的形成第21-22页
    2.2 入射光衰减模型第22页
    2.3 雾霾天气下大气散射理论及雾霾天图像特征分析第22-24页
    2.4 波长相关性分析第24-25页
    2.5 雾霾天气中大气散射模型第25-27页
    2.6. 本章小结第27-29页
第3章 运动模糊图像增强算法第29-53页
    3.1 运动模糊图像退化算法分析第29-30页
    3.2 退化函数估计算法第30-32页
        3.2.1 基于图像先验知识算法第30页
        3.2.2 模型模糊算法第30-32页
        3.2.3 试验估计算法第32页
    3.3 图像代数复原算法第32-35页
        3.3.1 无约束复原算法第32-33页
        3.3.2 有约束复原算法第33-35页
    3.4 频域滤波器复原算法第35-40页
        3.4.1 Lucy_Richardson滤波器复原算法第35-36页
        3.4.2 逆滤波器复原算法第36-38页
        3.4.3 最小二乘滤波复原算法第38-40页
    3.5 运动角度估计算法第40-47页
        3.5.1 Hough变换第40-43页
        3.5.2 Radon变换第43-46页
        3.5.3 估计角度结果对比分析第46-47页
    3.6 运动长度估计算法的改进第47-50页
        3.6.1 投影求和法第47页
        3.6.2 基于图像差分和自相关函数的检测模糊长度方法的改进第47-50页
    3.7 运动模糊图像处理第50-51页
    3.8 本章小结第51-53页
第4章 运动模糊雾霾图像的处理算法第53-81页
    4.1 色调映射第53-55页
        4.1.1 线性变换第53-54页
        4.1.2 非线性变换第54-55页
    4.2 直方图均衡化算法第55-57页
    4.3 同态滤波算法第57-59页
    4.4 基于全局特性的Retinex算法改进第59-67页
        4.4.1 Retinex算法第59-61页
            4.4.1.1 Retinex算法原理第59-60页
            4.4.1.2 算法具体步骤第60页
            4.4.1.3 Retinex增强图像效果与结果分析第60-61页
        4.4.2 改进的Retinex算法第61-67页
            4.4.2.1 改进的Retinex算法原理第61页
            4.4.2.2 改进算法步骤第61-64页
            4.4.2.3 实验结果对比分析第64-67页
    4.5 基于大气散射函数去雾霾算法第67-74页
        4.5.1 基于大气散射函数的去雾霾算法第67-71页
            4.5.1.1 白平衡第67页
            4.5.1.2 基于大气散射函数的去雾霾算法第67-68页
            4.5.1.3 基于大气散射函数算法的不足第68-71页
        4.5.2 大气散射函数的改进算法第71-74页
            4.5.2.1 大气散射函数的改进算法原理第71-73页
            4.5.2.2 对比结果分析第73-74页
    4.6 图像质量评价方法第74-76页
    4.7 运动模糊雾霾图像处理算法实现第76-79页
    4.8 本章小结第79-81页
第5章 总结与展望第81-83页
    5.1 本文工作总结第81页
    5.2 未来工作展望第81-83页
参考文献第83-89页
致谢第89页

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