| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10页 |
| 1.2 去雾算法的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 基于物理模型的去雾算法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于非物理模型的去雾算法 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要内容和结构安排 | 第13-15页 |
| 2 基于暗通道先验模型的去雾算法 | 第15-38页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 大气散射模型 | 第15-20页 |
| 2.2.1 衰减模型和大气光模型 | 第16-19页 |
| 2.2.2 粒子的散射特性 | 第19页 |
| 2.2.3 大气散射模型 | 第19-20页 |
| 2.3 暗通道先验模型 | 第20-28页 |
| 2.3.1 大气光估计 | 第21-22页 |
| 2.3.2 透射率估计 | 第22-24页 |
| 2.3.3 透射率估计的优化 | 第24-27页 |
| 2.3.4 图像复原 | 第27-28页 |
| 2.4 基于边缘优化的透射率估计 | 第28-36页 |
| 2.4.1 浓雾图像光晕存在原因及分析 | 第28-29页 |
| 2.4.2 基于边缘优化的透射率估计 | 第29-31页 |
| 2.4.3 最小值图边缘的阈值分割理论 | 第31-34页 |
| 2.4.4 透射率优化 | 第34-36页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-38页 |
| 3 基于图像增强的图像去雾 | 第38-58页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 直方图均衡化 | 第38-40页 |
| 3.2.1 全局直方图均衡算法 | 第38-40页 |
| 3.2.2 局部直方图均衡算法 | 第40页 |
| 3.3 同态滤波 | 第40-42页 |
| 3.4 Retinex算法 | 第42-48页 |
| 3.4.1 色彩恒常性理论 | 第42-44页 |
| 3.4.2 SSR算法 | 第44-46页 |
| 3.4.3 MSR算法 | 第46-47页 |
| 3.4.4 MSRCR算法 | 第47-48页 |
| 3.5 浓雾图像的衰减分量增强算法 | 第48-56页 |
| 3.5.1 传统算法优缺点分析 | 第48-50页 |
| 3.5.2 低照度浓雾图像成像模型 | 第50-52页 |
| 3.5.3 衰减分量估计 | 第52-54页 |
| 3.5.4 衰减分量增强 | 第54-56页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第56-57页 |
| 3.7 本章小结 | 第57-58页 |
| 4 自适应局部Retinex增强算法 | 第58-73页 |
| 4.1 引言 | 第58页 |
| 4.2 自适应局部Retinex增强算法 | 第58-61页 |
| 4.2.1 局部Retinex增强 | 第58-59页 |
| 4.2.2 图像融合 | 第59-61页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第61-62页 |
| 4.4 基于HSV色彩空间的局部Retinex算法 | 第62-70页 |
| 4.4.1 HSV色彩空间 | 第62-64页 |
| 4.4.2 基于HSV色彩空间的图像处理 | 第64-68页 |
| 4.4.3 浓雾图像基于HSV色彩空间的局部Retinex增强算法 | 第68-70页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第70页 |
| 4.6 本章小结 | 第70-73页 |
| 5 工作总结及展望 | 第73-74页 |
| 5.1 工作总结 | 第73页 |
| 5.2 工作展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |