| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 图像增强方法 | 第10-12页 |
| 1.2.2 图像复原方法 | 第12-14页 |
| 1.3 本文研究的主要内容和章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 图像去雾理论基础 | 第16-22页 |
| 2.1 数字图像处理 | 第16-17页 |
| 2.2 雾天大气散射模型 | 第17-19页 |
| 2.3 图像去雾算法效果评价 | 第19-21页 |
| 2.3.1 主观评价 | 第19页 |
| 2.3.2 客观评价 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于图像增强的改进去雾方法 | 第22-34页 |
| 3.1 基于直方图均衡化的雾天图像增强算法研究 | 第22-26页 |
| 3.1.1 全局直方图均衡化 | 第22-23页 |
| 3.1.2 子块不重叠局部直方图均衡化 | 第23-24页 |
| 3.1.3 子块重叠局部直方图均衡化 | 第24-25页 |
| 3.1.4 限制对比度自适应直方图均衡化 | 第25-26页 |
| 3.2 同态滤波 | 第26-28页 |
| 3.3 结合CLAHE和HF的图像增强去雾处理 | 第28-29页 |
| 3.4 基于CLAHE和HF的图像增强去雾仿真分析 | 第29-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于灰度图像导向滤波的图像复原去雾方法 | 第34-50页 |
| 4.1 暗通道先验 | 第34-36页 |
| 4.2 基于灰度图像导向滤波的图像复原去雾处理 | 第36-42页 |
| 4.3 基于灰度图像导向滤波的图像去雾实验仿真和分析 | 第42-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 面向监控场景的图像去雾算法的C/C++实现 | 第50-60页 |
| 5.1 MFC 和 OpenCV | 第50-51页 |
| 5.2 提高算法效率的2种常用编程手段 | 第51-52页 |
| 5.2.1 OpenMP | 第51页 |
| 5.2.2 SSE | 第51-52页 |
| 5.3 基于灰度图像导向滤波的去雾算法C/C++实现和分析 | 第52-58页 |
| 5.3.1 初始化模块 | 第53-54页 |
| 5.3.2 内存分配模块 | 第54页 |
| 5.3.3 去雾处理模块 | 第54-55页 |
| 5.3.4 内存释放模块 | 第55-58页 |
| 5.4 去雾软件界面设计与实现 | 第58-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 结论与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 全文总结 | 第60-61页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第67-68页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研工作 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者简介 | 第70页 |
