| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第9页 |
| ·去雾算法国内外发展状况 | 第9-10页 |
| ·基于图像增强的去雾算法 | 第9-10页 |
| ·基于物理模型的场景复原方法 | 第10页 |
| ·本文主要工作和各章节安排 | 第10-12页 |
| 2 雾天图像降质模型及基于暗通道先验的图像去雾算法 | 第12-24页 |
| ·大气散射理论 | 第12-13页 |
| ·雾天图像降质模型 | 第13-15页 |
| ·雾天图像的对比特性 | 第15-16页 |
| ·基于暗通道先验的图像去雾算法 | 第16-24页 |
| ·暗通道先验(Dark channel prior)理论 | 第16-18页 |
| ·透射率分布的估计 | 第18-19页 |
| ·透射率块效应的分析 | 第19-20页 |
| ·透射率的优化 | 第20-21页 |
| ·大气光强A的估计 | 第21-22页 |
| ·恢复去雾图像 | 第22-24页 |
| 3 暗通道先验去雾算法的改进 | 第24-45页 |
| ·利用改进的联合双边滤波对透射率的优化 | 第25-29页 |
| ·改进联合双边滤波的算法 | 第25-27页 |
| ·实验结果与分析 | 第27-29页 |
| ·暗通道先验去雾算法的后续处理 | 第29-37页 |
| ·剪切灰度直方图均衡算法 | 第29-31页 |
| ·剪切灰度直方图均衡算法特征分析 | 第31-32页 |
| ·复原图像噪声分析 | 第32-33页 |
| ·“剪切”域值的确定 | 第33-34页 |
| ·颜色保真的方法 | 第34-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-37页 |
| ·基于双边滤波的图像去雾算法 | 第37-45页 |
| ·大气散射光的估计 | 第38-40页 |
| ·还原去雾图像 | 第40-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-45页 |
| 4 基于图像增强的Retinex算法 | 第45-54页 |
| ·Retinex算法 | 第45-48页 |
| ·Retinex算法的理论概述 | 第45-46页 |
| ·单尺度Retinex算法(Single Scale Retinex,SSR) | 第46-47页 |
| ·多尺度Retinex算法(Multiple Scale Retinex,MSR) | 第47页 |
| ·带颜色恢复的多尺度Retinex算法 | 第47-48页 |
| ·Retinex算法的改进 | 第48-52页 |
| ·利用递归高斯滤波对Retinex算法的改进 | 第48-50页 |
| ·基于线性拉仲的Retinex算法 | 第50-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-54页 |
| 5 图像去雾算法在监控场景下的应用 | 第54-58页 |
| ·监控雾化图像的分类 | 第54-55页 |
| ·去雾算法的实现过程 | 第55-56页 |
| ·实验结果及分析 | 第56-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-59页 |
| ·论文主要研究工作和总结 | 第58页 |
| ·工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
