单幅雾天图像去雾算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 基于图像增强的去雾 | 第12-13页 |
| 1.2.2 基于模型的图像去雾 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容及组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 图像去雾理论基础 | 第17-27页 |
| 2.1 雾天图像退化机理 | 第17-23页 |
| 2.1.1 大气散射理论 | 第17-19页 |
| 2.1.2 衰减模型 | 第19-20页 |
| 2.1.3 大气光成像模型 | 第20-22页 |
| 2.1.4 雾天图像成像模型 | 第22-23页 |
| 2.2 雾天图像特征 | 第23-26页 |
| 2.2.1 雾天图像颜色特征 | 第23-24页 |
| 2.2.2 雾天图像对比度特征 | 第24-25页 |
| 2.2.3 雾天图像频谱特征 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 常见去雾算法研究及对比分析 | 第27-47页 |
| 3.1 基于图像增强的去雾算法 | 第27-36页 |
| 3.1.1 直方图均衡化去雾 | 第27-30页 |
| 3.1.2 Retinex去雾算法 | 第30-36页 |
| 3.2 基于暗原色先验去雾算法 | 第36-41页 |
| 3.2.1 暗原色先验规律 | 第36-38页 |
| 3.2.2 暗原色先验去雾 | 第38-41页 |
| 3.3 实验仿真及存在问题分析 | 第41-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于改进的暗原色先验去雾算法 | 第47-57页 |
| 4.1 暗原色先验明亮区失效的改进 | 第47-48页 |
| 4.2 基于改进的高斯滤波去雾算法 | 第48-52页 |
| 4.3 基于改进的引导滤波去雾算法 | 第52-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 雾天图像去雾及综合评价 | 第57-63页 |
| 5.1 综合评价指标建立 | 第57-58页 |
| 5.1.1 色彩信息恢复评价指标 | 第57页 |
| 5.1.2 可见边对比度增强指标 | 第57-58页 |
| 5.1.3 综合评价指标 | 第58页 |
| 5.2 去雾实验 | 第58-60页 |
| 5.3 成果分析 | 第60-62页 |
| 5.3.1 客观评价 | 第60-61页 |
| 5.3.2 效率分析 | 第61-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章结论与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 结论 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和参与的科研项目 | 第71页 |
