| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-27页 |
| ·研究背景与意义 | 第14-15页 |
| ·视频增强研究现状 | 第15-20页 |
| ·基于硬件技术的视频增强 | 第15-16页 |
| ·基于软件技术的视频增强 | 第16-19页 |
| ·视频增强技术的评价标准 | 第19-20页 |
| ·课题研究的理论 | 第20-23页 |
| ·Retinex 理论 | 第20-21页 |
| ·遗传算法基础 | 第21-22页 |
| ·非抽样 Contourlet 基础 | 第22页 |
| ·GME 基础 | 第22-23页 |
| ·课题来源及研究内容 | 第23-25页 |
| ·课题来源 | 第23-24页 |
| ·课题研究内容 | 第24-25页 |
| ·本文组织结构 | 第25-27页 |
| 第二章 视频增强相关研究综述 | 第27-48页 |
| ·视频增强算法概述 | 第27-30页 |
| ·基于夜间视频自身的增强 | 第30-39页 |
| ·对比度增强算法 | 第30-36页 |
| ·基于滤波器的视频增强算法 | 第36-37页 |
| ·基于小波变换的视频增强算法 | 第37-39页 |
| ·其它的视频增强算法 | 第39页 |
| ·基于帧融合的视频增强 | 第39-45页 |
| ·基于帧融合的视频增强算法框架 | 第40-42页 |
| ·基于帧融合的视频增强算法分析 | 第42-44页 |
| ·算法归纳与分析 | 第44-45页 |
| ·视频增强技术相关问题 | 第45-46页 |
| ·背景估计问题 | 第45-46页 |
| ·颜色漂移问题 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第三章 基于帧亮度融合的视频增强算法 | 第48-68页 |
| ·相关研究 | 第48-49页 |
| ·问题提出 | 第49-54页 |
| ·提出的帧亮度融合算法 | 第54-63页 |
| ·算法描述 | 第54-58页 |
| ·背景估计 | 第58页 |
| ·灰度与颜色的分割 | 第58-59页 |
| ·亮度分割 | 第59-60页 |
| ·运动物体提取 | 第60-63页 |
| ·帧亮度融合算法 | 第63页 |
| ·增强视频 | 第63页 |
| ·实验结果及分析 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第四章 基于帧亮度补偿的视频增强算法 | 第68-82页 |
| ·相关研究 | 第68-70页 |
| ·提出的亮度补偿的视频增强算法 | 第70-78页 |
| ·算法描述 | 第70-71页 |
| ·颜色空间转换 | 第71-72页 |
| ·亮度分割 | 第72-73页 |
| ·传统的视频增强 | 第73-74页 |
| ·运动物体提取 | 第74-75页 |
| ·亮度补偿和融合 | 第75-77页 |
| ·图像重构 | 第77-78页 |
| ·实验结果及分析 | 第78-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第五章 基于 GA 的视频对比增强算法 | 第82-102页 |
| ·相关研究 | 第82-86页 |
| ·对比增强分析 | 第82-84页 |
| ·问题提出 | 第84-86页 |
| ·算法描述 | 第86-89页 |
| ·提出的 GA 视频增强算法 | 第89-93页 |
| ·GA 在灰度层的视频对比增强 | 第89-90页 |
| ·染色体编码 | 第90-91页 |
| ·适应度函数 | 第91-92页 |
| ·遗传操作 | 第92-93页 |
| ·停止规则 | 第93页 |
| ·图像重构 | 第93-94页 |
| ·实验结果及分析 | 第94-100页 |
| ·相关问题讨论 | 第100-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 第六章 基于非抽样 Contourlet 的视频增强算法 | 第102-120页 |
| ·相关研究 | 第102-106页 |
| ·Contourlet 变换 | 第102-104页 |
| ·非抽样 Contourlet 变换 | 第104-106页 |
| ·问题提出 | 第106-108页 |
| ·提出的非抽样 Contourlet 视频增强算法 | 第108-115页 |
| ·算法描述 | 第108-109页 |
| ·夜间视频增强框架 | 第109-111页 |
| ·基于非抽样 Contourlet 的融合和增强 | 第111-115页 |
| ·实验结果及分析 | 第115-119页 |
| ·本章小结 | 第119-120页 |
| 第七章 基于 GME 的视频增强算法 | 第120-136页 |
| ·相关研究 | 第120-122页 |
| ·问题提出 | 第122-123页 |
| ·提出的 GME 视频增强算法 | 第123-130页 |
| ·算法描述 | 第124页 |
| ·运动区域融合 | 第124-126页 |
| ·基于 GME 的视频增强算法 | 第126-129页 |
| ·夜间视频增强算法 | 第129-130页 |
| ·实验结果及分析 | 第130-135页 |
| ·参数评价 | 第130-132页 |
| ·算法验证 | 第132-135页 |
| ·本章小结 | 第135-136页 |
| 第八章 全文总结和进一步工作 | 第136-139页 |
| ·全文总结 | 第136-137页 |
| ·进一步工作 | 第137-139页 |
| 致谢 | 第139-141页 |
| 参考文献 | 第141-155页 |
| 攻读博士期间取得的成果 | 第155-157页 |