| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·课题研究背景 | 第11-16页 |
| ·去雾技术概述 | 第11-15页 |
| ·GPU 和统一设备架构(CUDA) | 第15-16页 |
| ·课题研究现状 | 第16-18页 |
| ·本文主要工作和创新点 | 第18-19页 |
| ·论文组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 CUDA 架构和暗原色先验去雾算法 | 第21-34页 |
| ·CUDA 编程架构 | 第21-24页 |
| ·CUDA 硬件模型 | 第21-22页 |
| ·CUDA 编程模型 | 第22-23页 |
| ·CUDA 存储模型 | 第23-24页 |
| ·暗原色先验去雾算法 | 第24-33页 |
| ·理论基础 | 第24-27页 |
| ·算法框架 | 第27-28页 |
| ·主要模块 | 第28-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第三章 暗原色去雾算法改进 | 第34-48页 |
| ·效果改进 | 第34-39页 |
| ·辨识类大气光物体 | 第34-35页 |
| ·修正类大气光 | 第35-36页 |
| ·效果评测 | 第36-39页 |
| ·空间复杂性的改进 | 第39-41页 |
| ·指导滤波算法 | 第39-40页 |
| ·效果影响分析 | 第40-41页 |
| ·时间复杂性改进 | 第41-47页 |
| ·多级分块方法 | 第42-44页 |
| ·综合评估值方法 | 第44-45页 |
| ·性能评测 | 第45-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第四章 暗原色去雾算法的并行与优化 | 第48-60页 |
| ·并行度分析 | 第48-49页 |
| ·基本并行实现 | 第49-54页 |
| ·计算暗原色和计算初始透射率模块 | 第49-50页 |
| ·选取大气光模块 | 第50-51页 |
| ·精细化透射率模块 | 第51-54页 |
| ·去雾模块 | 第54页 |
| ·并行优化 | 第54-58页 |
| ·保留中间结果的并行求累加方法 | 第54-55页 |
| ·kernel 的横向纵向合并 | 第55-57页 |
| ·利用共享存储器优化数据组织 | 第57-58页 |
| ·小结 | 第58-60页 |
| 第五章 基于 CUDA 暗原色去雾算法并行性能评测 | 第60-66页 |
| ·评测环境 | 第60-61页 |
| ·测试序列介绍 | 第60-61页 |
| ·测试平台 | 第61页 |
| ·暗原色先验去雾算法并行性能评测 | 第61-65页 |
| ·固定分辨率下各版本算法性能评测 | 第62-63页 |
| ·不同分辨率下各版本算法性能评测 | 第63-64页 |
| ·综合评估值方法评测 | 第64-65页 |
| ·小结 | 第65-66页 |
| 第六章 结论与展望 | 第66-69页 |
| ·工作总结 | 第66-68页 |
| ·未来研究方向 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第74页 |