基于单幅图像去雾算法的研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 基于物理模型去雾算法 | 第8-9页 |
| 1.2.2 基于图像增强去雾方法 | 第9-11页 |
| 1.3 本文主要内容及结构安排 | 第11-13页 |
| 第2章 雾天图像退化模型 | 第13-20页 |
| 2.1 雾的形成 | 第13页 |
| 2.2 雾天图像降质的原因 | 第13-14页 |
| 2.3 大气散射模型 | 第14-18页 |
| 2.3.1 入射光衰减模型 | 第14-15页 |
| 2.3.2 大气光成像模型 | 第15-18页 |
| 2.4 图像去雾的客观评价方法 | 第18-19页 |
| 2.4.1 信息熵 | 第18页 |
| 2.4.2 可见梯度比 | 第18页 |
| 2.4.3 空间频率 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于物理模型去雾算法 | 第20-40页 |
| 3.1 基于暗通道先验去雾算法 | 第20-25页 |
| 3.1.1 暗通道先验理论 | 第20-22页 |
| 3.1.2 大气光的估计 | 第22-23页 |
| 3.1.3 粗略透射率的估计 | 第23-24页 |
| 3.1.4 恢复出无雾图像 | 第24-25页 |
| 3.2 软抠图对透射率的优化 | 第25-27页 |
| 3.3 引导滤波器对透射率的优化 | 第27-30页 |
| 3.4 明亮区域色彩修正方案 | 第30-33页 |
| 3.4.1 明亮区域色彩偏移分析 | 第31页 |
| 3.4.2 明亮区域透射率的修正 | 第31-33页 |
| 3.5 一种快速的图像去雾优化算法 | 第33-39页 |
| 3.5.1 环境光的估计 | 第33-34页 |
| 3.5.2 估计大气光的值 | 第34-35页 |
| 3.5.3 SSIM对透射率参数的约束 | 第35-37页 |
| 3.5.4 快速去雾优化算法的实现 | 第37页 |
| 3.5.5 实验结果与分析 | 第37-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于图像增强去雾算法 | 第40-56页 |
| 4.1 全局直方图均衡化去雾算法 | 第40-42页 |
| 4.2 基于Retinex理论去雾算法 | 第42-47页 |
| 4.2.1 颜色恒常性 | 第42页 |
| 4.2.2 Retinex理论 | 第42-43页 |
| 4.2.3 单尺度Retinex算法 | 第43-44页 |
| 4.2.4 多尺度Retinex算法 | 第44-45页 |
| 4.2.5 带色彩恢复的多尺度Retinex算法 | 第45-47页 |
| 4.3 基于CLAHE和图像分解去雾算法 | 第47-55页 |
| 4.3.1 限制对比度自适应直方图均衡化 | 第47-50页 |
| 4.3.2 基于梯度概率模型对图像进行分解 | 第50-53页 |
| 4.3.3 实验的结果与分析 | 第53-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 总结和展望 | 第56-58页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第56页 |
| 5.2 未来工作的展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士期间的科研成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
