| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 基于大气退化的物理模型方法 | 第9-10页 |
| 1.2.2 基于数字图像处理的雾霾天气图像增强方法 | 第10-11页 |
| 1.3 图像增强处理遇到的问题 | 第11页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第11-12页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第12-13页 |
| 1.6 本章小结 | 第13-14页 |
| 2 现有雾霾图像增强方法 | 第14-28页 |
| 2.1 直方图均衡化 | 第14-18页 |
| 2.1.1 灰度直方图 | 第14-15页 |
| 2.1.2 直方图均衡化 | 第15-18页 |
| 2.2 Retinex图像增强算法 | 第18-22页 |
| 2.2.1 Retinex算法的基本原理 | 第19-20页 |
| 2.2.2 McCann图像增强方法[19,20] | 第20-22页 |
| 2.3 基于暗通道先验的图像增强方法 | 第22-26页 |
| 2.3.1 暗通道的定义 | 第22-23页 |
| 2.3.2 基于暗通道先验的图像增强过程 | 第23-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 3 小波变换理论 | 第28-40页 |
| 3.1 小波变换的产生和发展 | 第28页 |
| 3.2 小波变换的基本思想 | 第28-38页 |
| 3.2.1 连续小波变换（CWT） | 第29-30页 |
| 3.2.2 连续小波变换的性质 | 第30-31页 |
| 3.2.2 离散小波变换（DWT） | 第31-32页 |
| 3.2.3 多尺度分析 | 第32-35页 |
| 3.2.4 图像去雾增强过程 | 第35-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-40页 |
| 4 多尺度子带划分的阈值处理方法 | 第40-52页 |
| 4.1 确定小波变换的最佳分解层数 | 第40-48页 |
| 4.1.1 基于白噪声检验的分解层数确定方法[43-51] | 第40-45页 |
| 4.1.2 基于图像信息熵的分解层数确定方法 | 第45-47页 |
| 4.1.3 基于图像熵值差的半回退白噪声检验方法 | 第47-48页 |
| 4.2 小波系数阈值设定方法 | 第48-51页 |
| 4.2.1 硬阈值和软阈值 | 第48-50页 |
| 4.2.2 局部阈值函数 | 第50-51页 |
| 4.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 实验结果及分析 | 第52-58页 |
| 5.1 小波函数的选取 | 第52-53页 |
| 5.2 实验设计 | 第53-56页 |
| 5.3 结果分析 | 第56-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-62页 |
| 6.1 论文总结 | 第58-59页 |
| 6.2 研究展望 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录 | 第68页 |
