单幅自然图像复原算法研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9-12页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·应用前景 | 第11-12页 |
| ·本文的研究目标和创新点 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 基础理论和关键技术 | 第15-39页 |
| ·图像去雾 | 第15-28页 |
| ·基于模型的方法 | 第15-24页 |
| ·图像增强方法 | 第24-28页 |
| ·图像去模糊 | 第28-38页 |
| ·由相机抖动引起的图像模糊数学模型 | 第29-30页 |
| ·模糊核估计 | 第30-34页 |
| ·图像解卷积 | 第34-37页 |
| ·其他特殊的去模糊方法 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 基于暗通道先验的图像去雾 | 第39-56页 |
| ·暗通道原理 | 第39-45页 |
| ·图像块大小选取对去雾效果的影响 | 第42-44页 |
| ·大气光选取 | 第44-45页 |
| ·图像引导滤波 | 第45-49页 |
| ·基于暗通道先验的改进去雾算法 | 第49-51页 |
| ·实验结果 | 第51-55页 |
| ·视觉效果 | 第51-54页 |
| ·算法处理速度 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 基于变分贝叶斯模型的图像去模糊 | 第56-75页 |
| ·去雾图像分析 | 第56-58页 |
| ·模糊核估计 | 第58-66页 |
| ·期望最大化(EM)算法 | 第59-60页 |
| ·变分贝叶斯估计方法 | 第60-66页 |
| ·图像解卷积 | 第66页 |
| ·基于变分贝叶斯估计的改进去模糊算法 | 第66-69页 |
| ·双阈值方法抑制尺度空间中模糊核的噪声 | 第66-67页 |
| ·改进RL方法抑制振铃效应 | 第67-69页 |
| ·针对混合降质现象的图像复原 | 第69-70页 |
| ·实验结果与分析 | 第70-74页 |
| ·基于变分贝叶斯模型的相机抖动模糊去模糊实验 | 第70-72页 |
| ·针对混合降质现象的图像复原实验 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 总结与展望 | 第75-77页 |
| ·总结 | 第75-76页 |
| ·展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 攻读学位期间发表的论文和研究成果 | 第82页 |
