| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容及组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 图像增强的理论基础 | 第15-24页 |
| 2.1 数字图像处理基础 | 第15-16页 |
| 2.2 空间域图像增强 | 第16-18页 |
| 2.2.1 灰度变换 | 第16-17页 |
| 2.2.2 直方图处理 | 第17-18页 |
| 2.2.3 空间滤波 | 第18页 |
| 2.3 频率域图像增强 | 第18-20页 |
| 2.3.1 低通滤波 | 第19页 |
| 2.3.2 高通滤波 | 第19-20页 |
| 2.3.3 同态滤波 | 第20页 |
| 2.4 图像去雾算法效果质量评价 | 第20-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 基于直方图的图像增强去雾算法 | 第24-34页 |
| 3.1 直方图均衡化 | 第24-27页 |
| 3.2 直方图规定化 | 第27-29页 |
| 3.3 局部直方图均衡化 | 第29-33页 |
| 3.3.1 子块不重叠直方图均衡化（NLAHE） | 第29-30页 |
| 3.3.2 子块重叠直方图均衡化（LAHE） | 第30页 |
| 3.3.3 子块部分重叠直方图均衡化（POSHE） | 第30-31页 |
| 3.3.4 对比度受限直方图均衡化（CLAHE） | 第31-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于Retinex的图像增强去雾算法 | 第34-46页 |
| 4.1 颜色恒常性 | 第34页 |
| 4.2 Retinex理论基础 | 第34-37页 |
| 4.3 基于中心环绕的Retinex算法 | 第37-43页 |
| 4.3.1 单尺度Retinex算法（SSR） | 第37-39页 |
| 4.3.2 多尺度的Retinex算法（MSR） | 第39-41页 |
| 4.3.3 带色彩恢复的多尺度Retinex算法（MSRCR） | 第41-43页 |
| 4.4 一种改进的基于线性拉伸的MSR算法 | 第43-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 综合直方图和Rentinex的改进的图像增强去雾算法 | 第46-50页 |
| 5.1 基于RGB颜色空间的改进的图像增强去雾算法 | 第46-47页 |
| 5.2 基于RGB颜色空间的改进的图像增强去雾算法的实验结果仿真与分析 | 第47-49页 |
| 5.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 总结与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
