| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第11-20页 |
| 1.1 论文的背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外夜晚图像增强研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 基于非物理模型夜晚图像增强方法 | 第12-15页 |
| 1.2.2 基于物理模型夜晚图像增强方法 | 第15-16页 |
| 1.3 夜晚铁路图像现状 | 第16-17页 |
| 1.4 研究目标和内容 | 第17-19页 |
| 1.4.1 研究目标 | 第17-18页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 2 夜晚铁路图像增强分析 | 第20-32页 |
| 2.1 基于暗通道理论在夜晚铁路图像中的应用分析 | 第20-29页 |
| 2.1.1 现有"基于暗通道的低照度图像增强" | 第20-28页 |
| 2.1.2 铁路图像暗通道分析 | 第28-29页 |
| 2.2 夜晚铁路图像光晕效应分析 | 第29-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 夜晚铁路图像强光源局部处理 | 第32-45页 |
| 3.1 基于暗通道的夜晚铁路图像增强后的光晕效应 | 第32-37页 |
| 3.1.1 铁路夜晚图像现状 | 第32-34页 |
| 3.1.2 夜晚图像增强算法在高亮度区域的影响 | 第34-37页 |
| 3.2 基于铁路场景的透射率优化去除光晕效应 | 第37-44页 |
| 3.2.1 夜晚铁路图像强度分类 | 第38-41页 |
| 3.2.2 引入透射率阈值 | 第41-42页 |
| 3.2.3 使用局部方差对强光源区域增强算法 | 第42-44页 |
| 3.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 基于暗通道的夜晚铁路图像增强算法 | 第45-61页 |
| 4.1 铁路图像暗通道失效分析 | 第45-49页 |
| 4.1.1 铁路图像特性分析 | 第45-48页 |
| 4.1.2 铁路图像的暗通道理论 | 第48-49页 |
| 4.2 铁路图像区域分割 | 第49-51页 |
| 4.2.1 Hough变换和边缘提取 | 第49-50页 |
| 4.2.2 铁轨区域分割 | 第50-51页 |
| 4.3 计算夜晚铁路图像大气光值 | 第51页 |
| 4.4 基于铁路暗通道理论估算透射率 | 第51-54页 |
| 4.4.1 透射率粗估计 | 第51-52页 |
| 4.4.2 引导滤波细化透射率 | 第52-54页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第54-59页 |
| 4.5.1 夜晚铁路图像增强算法处理结果及主观评价 | 第54-56页 |
| 4.5.2 夜晚铁路图像增强算法客观评价 | 第56-57页 |
| 4.5.3 光照条件对算法的影响 | 第57-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-61页 |
| 5 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 本论文工作总结 | 第61-62页 |
| 5.1.1 论文工作小结 | 第61-62页 |
| 5.1.2 论文研究创新点小结 | 第62页 |
| 5.2 本论文工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 作者简历 | 第66-68页 |
| 学位论文数据集 | 第68页 |