| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 主要研究内容及结构安排 | 第12-13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 2 图像增强算法 | 第14-26页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 空域图像增强 | 第14-22页 |
| 2.2.1 点运算 | 第14-19页 |
| 2.2.2 空域滤波 | 第19-22页 |
| 2.3 频域图像增强 | 第22-24页 |
| 2.3.1 高通滤波 | 第23页 |
| 2.3.2 低通滤波 | 第23页 |
| 2.3.3 同态滤波 | 第23-24页 |
| 2.4 彩色增强 | 第24-25页 |
| 2.4.1 假彩色增强 | 第24-25页 |
| 2.4.2 伪彩色增强 | 第25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 改进的Retinex低照度图像增强算法 | 第26-42页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 Retinex的理论依据 | 第26-28页 |
| 3.2.1 视网膜皮层理论 | 第27-28页 |
| 3.2.2 色彩恒常性技术 | 第28页 |
| 3.3 经典的Retinex图像增强算法 | 第28-32页 |
| 3.3.1 单尺度Retinex算法 | 第29-30页 |
| 3.3.2 多尺度Retinex算法 | 第30-31页 |
| 3.3.3 基于色彩恢复的Retinex算法 | 第31-32页 |
| 3.3.4 Gain/offset校正 | 第32页 |
| 3.4 经典Retinex算法问题分析 | 第32-33页 |
| 3.5 算法的改进 | 第33-38页 |
| 3.5.1 色彩恢复问题 | 第33-37页 |
| 3.5.2 卷积的实现问题 | 第37-38页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第38-41页 |
| 3.7 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于CLAHE的Retinex图像去雾增强算法 | 第42-56页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 雾天图像特性 | 第43-44页 |
| 4.2.1 雾形成原因 | 第43页 |
| 4.2.2 雾天图像特性 | 第43-44页 |
| 4.3 经典Retinex的图像去雾增强算法缺陷分析 | 第44-46页 |
| 4.3.1 直观分析 | 第44-45页 |
| 4.3.2 直方图分析 | 第45-46页 |
| 4.4 基于CLAHE的Retinex图像去雾增强算法 | 第46-51页 |
| 4.4.1 光照亮度分量估计 | 第46-48页 |
| 4.4.2 CLAHE算法理论 | 第48-51页 |
| 4.4.3 基于CLAHE的Retinex去雾增强算法 | 第51页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第51-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第56-57页 |
| 5.2 研究展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 在校期间的科研成果 | 第63页 |
