沙尘环境下图像和视频增强算法的研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 论文选题背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 沙尘图像特性及算法综述 | 第15-20页 |
| 2.1 沙尘图像特性 | 第15-17页 |
| 2.1.1 沙尘形成的原因 | 第15-16页 |
| 2.1.2 沙尘特性 | 第16-17页 |
| 2.2 沙尘图像清晰化方法综述 | 第17-19页 |
| 2.2.1 图像增强技术 | 第17-18页 |
| 2.2.2 图像复原技术 | 第18-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于多尺度Retinex的图像去尘方法 | 第20-30页 |
| 3.1 Retinex理论介绍 | 第20页 |
| 3.2 多尺度Retinex算法 | 第20-22页 |
| 3.3 图像亮度调整 | 第22-23页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第23-29页 |
| 3.4.1 实验结果 | 第23-26页 |
| 3.4.2 算法性能 | 第26-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于经验模型的去尘算法 | 第30-41页 |
| 4.1 沙尘引起的光传输衰减模型 | 第30-32页 |
| 4.1.1 沙尘散射特性 | 第30页 |
| 4.1.2 基于光衰减模型的颜色补偿 | 第30-32页 |
| 4.2 去噪算法与测噪实现 | 第32-34页 |
| 4.2.1 基于引导滤波的图像去噪算法 | 第32-33页 |
| 4.2.2 图像噪声检测 | 第33页 |
| 4.2.3 算法实现流程 | 第33-34页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第34-40页 |
| 4.3.1 实验结果 | 第34-35页 |
| 4.3.2 距离对实验结果的影响 | 第35-36页 |
| 4.3.3 噪声参数估计 | 第36-38页 |
| 4.3.4 数据分析 | 第38-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 视频去尘算法研究 | 第41-48页 |
| 5.1 聚类算法概述 | 第41-42页 |
| 5.2 视频关键帧的提取 | 第42-44页 |
| 5.3 视频去尘算法实现 | 第44-46页 |
| 5.3.1 视频去尘流程 | 第44-45页 |
| 5.3.2 实验结果与分析 | 第45-46页 |
| 5.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第六章 结论与讨论 | 第48-50页 |
| 6.1 结论 | 第48页 |
| 6.2 讨论 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
