| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 图像增强方法研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 图像复原方法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 组织结构及主要内容 | 第12-14页 |
| 2 水下图像成像模型及复原概论 | 第14-30页 |
| 2.1 水下图像成像模型 | 第14-19页 |
| 2.1.1 水的光学特性 | 第14-15页 |
| 2.1.2 水下图像成像模型 | 第15-18页 |
| 2.1.3 水下成像模型简化 | 第18-19页 |
| 2.2 数字图像复原 | 第19-23页 |
| 2.2.1 退化的数学模型 | 第19-21页 |
| 2.2.2 点扩散函数(PSF) | 第21-23页 |
| 2.2.3 理想状态下的分层退化模型 | 第23页 |
| 2.3 图像复原方法 | 第23-28页 |
| 2.3.1 同态滤波算法 | 第23-25页 |
| 2.3.2 逆滤波算法 | 第25-26页 |
| 2.3.3 维纳滤波复原 | 第26-27页 |
| 2.3.4 约束最小二乘法复原 | 第27-28页 |
| 2.4 图像复原的质量评价 | 第28-30页 |
| 3 基于改进同态滤波和RETINEX算法的水下图像复原 | 第30-41页 |
| 3.1 RETINEX算法理论基础 | 第30-31页 |
| 3.2 几种典型的RETINEX算法 | 第31-34页 |
| 3.2.1 单尺度Retinex(SSR)算法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 多尺度Retinex(MSR)算法 | 第32-33页 |
| 3.2.3 带色彩恢复的多尺度Retinex(MSRCR)算法 | 第33-34页 |
| 3.3 基于改进同态滤波和RETINEX算法的水下图像复原 | 第34-36页 |
| 3.3.1 同态滤波算法的改进 | 第34-35页 |
| 3.3.2 改进的同态滤波和Retinex算法实现 | 第35-36页 |
| 3.4 实验结果及数据分析 | 第36-41页 |
| 4 基于暗通道先验和CLAHE的水下图像复原 | 第41-52页 |
| 4.1 基于暗通道先验的水下图像复原 | 第41-46页 |
| 4.1.1 暗通道先验模型 | 第41-42页 |
| 4.1.2 基于暗通道先验的水下图像复原 | 第42-44页 |
| 4.1.3 透射率优化 | 第44-46页 |
| 4.2 CLAHE算法 | 第46-48页 |
| 4.2.1 自适应直方图均衡化(AHE) | 第46页 |
| 4.2.2 限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE) | 第46-48页 |
| 4.3 基于暗通道先验和CLAHE的算法 | 第48-49页 |
| 4.4 实验验证与分析 | 第49-52页 |
| 5 总结与展望 | 第52-53页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
