图像和视频去雾技术的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 去雾算法研究现状 | 第14-19页 |
| 1.2.1 图像去雾算法研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.2 视频去雾算法研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 本文研究工作及结构 | 第19-21页 |
| 第二章 相关工作介绍 | 第21-31页 |
| 2.1 雾图像成像模型 | 第21-22页 |
| 2.2 雾图像降质的特性分析 | 第22-23页 |
| 2.2.1 雾图像颜色失真的特性分析 | 第22-23页 |
| 2.2.2 雾图像对比度低的特性分析 | 第23页 |
| 2.3 基于暗通道先验的去雾算法 | 第23-30页 |
| 2.3.1 暗通道先验模型 | 第23-25页 |
| 2.3.2 雾图像的透射率估计 | 第25-26页 |
| 2.3.3 导向滤波器 | 第26-28页 |
| 2.3.4 大气光估计 | 第28-29页 |
| 2.3.5 雾图像复原 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于视觉聚类分割的图像和视频去雾方法 | 第31-44页 |
| 3.1 图像去雾 | 第31-37页 |
| 3.1.1 基于视觉聚类分割的方法 | 第31-35页 |
| 3.1.2 透射率估计的优化 | 第35-36页 |
| 3.1.3 大气光估计的优化 | 第36-37页 |
| 3.1.4 雾图像的恢复 | 第37页 |
| 3.2 视频去雾 | 第37页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第37-42页 |
| 3.3.1 图像去雾的实验结果与分析 | 第37-40页 |
| 3.3.2 视频去雾的实验结果与分析 | 第40-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于时域信息的水下视频去雾方法 | 第44-60页 |
| 4.1 水下视频去雾的时域信息融合 | 第44-48页 |
| 4.1.1 基于时域信息融合的透射率估计 | 第45-47页 |
| 4.1.2 基于时域信息融合的背景光估计 | 第47-48页 |
| 4.1.3 雾视频的恢复 | 第48页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第48-58页 |
| 4.2.1 水下视频的实验结果及分析 | 第50-53页 |
| 4.2.2 天空中视频的实验结果及分析 | 第53-58页 |
| 4.3 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-63页 |
| 5.1 本文总结 | 第60-61页 |
| 5.2 未来展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 附件 | 第71页 |
