| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10页 |
| ·课题国内外研究现状 | 第10-15页 |
| ·雾天图像复原技术研究现状 | 第10-13页 |
| ·超分辨率重构技术研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文的研究工作及创新点 | 第15-16页 |
| ·本文各章内容安排 | 第16-18页 |
| 第2章 降质图像退化模型与非局部滤波算法 | 第18-27页 |
| ·概述 | 第18-19页 |
| ·雾天降质图像退化模型 | 第19-23页 |
| ·大气散射物理模型 | 第19-21页 |
| ·波长与大气散射系数关系 | 第21-22页 |
| ·退化模型 | 第22-23页 |
| ·低分辨率图像退化模型 | 第23页 |
| ·非局部均值滤波算法 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于非局部均值滤波的单幅雾天降质图像复原算法 | 第27-40页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·系统组成框架 | 第27-28页 |
| ·图像复原算法 | 第28-35页 |
| ·传统天空亮度估计 | 第29-30页 |
| ·借助非局部均值滤波的天空亮度估计 | 第30页 |
| ·借助非局部均值滤波的大气面纱估计 | 第30-32页 |
| ·噪声平滑 | 第32-33页 |
| ·色度调整 | 第33-35页 |
| ·实验仿真与分析 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 基于非局部均值滤波与稀疏表示的单幅图像超分辨率重构算法 | 第40-61页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·信号稀疏表示理论 | 第40-41页 |
| ·系统组成框架 | 第41-49页 |
| ·基于图像块的稀疏表示 | 第41-43页 |
| ·字典训练 | 第43-45页 |
| ·同构字典学习 | 第45-46页 |
| ·亮度分量稀疏重构算法 | 第46-48页 |
| ·色度分量重构 | 第48-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-58页 |
| ·彩色图像重构结果 | 第49-55页 |
| ·灰度图像重构结果 | 第55-56页 |
| ·噪声图像重构结果 | 第56-58页 |
| ·图像重构质量评价 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |