图像去雾算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 选题的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 基于增强的图像去雾方法 | 第10-12页 |
| 1.2.2 基于复原的图像去雾方法 | 第12-15页 |
| 1.3 论文主要内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 图像去雾基础理论 | 第17-26页 |
| 2.1 直方图均衡化 | 第17-18页 |
| 2.2 空间锐化滤波 | 第18-21页 |
| 2.3 Retinex理论 | 第21-22页 |
| 2.4 大气散射模型 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 基于图像增强的去雾算法 | 第26-40页 |
| 3.1 直方图均衡化去雾 | 第26-29页 |
| 3.1.1 全局直方图均衡化方法 | 第26-27页 |
| 3.1.2 限制对比度自适应直方图均衡化方法 | 第27-28页 |
| 3.1.3 实验结果与分析 | 第28-29页 |
| 3.2 对比度增强去雾 | 第29-32页 |
| 3.2.1 全局对比度增强方法 | 第29-30页 |
| 3.2.2 自适应对比度增强方法 | 第30-31页 |
| 3.2.3 实验结果与分析 | 第31-32页 |
| 3.3 基于Retinex理论的图像去雾 | 第32-37页 |
| 3.3.1 SSR去雾算法 | 第33-34页 |
| 3.3.2 MSR去雾算法 | 第34-35页 |
| 3.3.3 带色彩恢复的MSR去雾算法 | 第35-36页 |
| 3.3.4 实验结果与分析 | 第36-37页 |
| 3.4 同态滤波去雾 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于大气散射模型的图像去雾算法 | 第40-55页 |
| 4.1 暗原先验去雾 | 第40-43页 |
| 4.1.1 暗原先验原理 | 第40-41页 |
| 4.1.2 暗原先验模型 | 第41-42页 |
| 4.1.3 实验结果与分析 | 第42-43页 |
| 4.2 基于天空分割的改进暗原先验去雾 | 第43-44页 |
| 4.3 基于透射率优化的改进暗原先验去雾 | 第44-48页 |
| 4.3.1 双边滤波 | 第45-46页 |
| 4.3.2 引导滤波 | 第46-47页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第47-48页 |
| 4.4 基于均值滤波的实时图像去雾 | 第48-51页 |
| 4.4.1 均值滤波实时去雾原理 | 第48-50页 |
| 4.4.2 均值滤波实时去雾算法步骤 | 第50页 |
| 4.4.3 实验结果与分析 | 第50-51页 |
| 4.5 优化对比度增强的图像去雾 | 第51-53页 |
| 4.5.1 OCE算法原理 | 第51-52页 |
| 4.5.2 OCE算法流程 | 第52-53页 |
| 4.5.3 实验结果与分析 | 第53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 结束语 | 第55-57页 |
| 5.1 全文总结 | 第55页 |
| 5.2 未来展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
