基于暗亮原色先验与自适应参数优化的图像去雾算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 基于图像增强技术的去雾方法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于图像复原技术的去雾方法 | 第12-14页 |
| 1.2.3 基于暗原色先验的图像去雾方法 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容与结构安排 | 第15-18页 |
| 1.3.1 本文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 本文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 基于暗原色先验的去雾研究及评价方法 | 第18-37页 |
| 2.1 雾天大气散射模型 | 第18-20页 |
| 2.1.1 大气散射简介 | 第18-19页 |
| 2.1.2 雾天图像质量退化模型 | 第19-20页 |
| 2.2 基于暗原色先验的去雾方法 | 第20-26页 |
| 2.2.1 暗原色的先验知识 | 第20-22页 |
| 2.2.2 粗略估计的透射率 | 第22-24页 |
| 2.2.3 大气光值的估计 | 第24页 |
| 2.2.4 采用粗透射率的图像去雾 | 第24-26页 |
| 2.3 优化去雾算法 | 第26-30页 |
| 2.3.1 引导滤波原理 | 第26-28页 |
| 2.3.2 引导滤波细化透射率 | 第28-29页 |
| 2.3.3 采用细透射率的图像去雾 | 第29页 |
| 2.3.4 目前He的算法的优缺点 | 第29-30页 |
| 2.4 图像质量的评价方法 | 第30-36页 |
| 2.4.1 主观评价方法 | 第30页 |
| 2.4.2 客观评价方法 | 第30-33页 |
| 2.4.3 评价方法验证实验 | 第33-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于暗亮原色先验的改进去雾算法 | 第37-49页 |
| 3.1 改进的大气光估计方法 | 第37-42页 |
| 3.1.1 OTSU算法原理 | 第37-40页 |
| 3.1.2 类天空区域的分割实验 | 第40-41页 |
| 3.1.3 改进的加权平均求取大气光 | 第41-42页 |
| 3.2 改进的暗亮原色先验知识 | 第42-45页 |
| 3.2.1 暗亮原色的思想和原理 | 第43-44页 |
| 3.2.2 自适应尺度的最小滤波算法 | 第44页 |
| 3.2.3 暗亮原色图与暗原色图的对比实验 | 第44-45页 |
| 3.3 改进的粗透射率估计算法 | 第45-47页 |
| 3.3.1 基于暗亮原色图求取粗透射率 | 第45-46页 |
| 3.3.2 暗原色与暗亮原色的粗透射率对比实验 | 第46-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于暗亮原色先验的自适应参数优化去雾算法 | 第49-57页 |
| 4.1 自适应权重取值方法 | 第49-52页 |
| 4.2 自适应尺度引导滤波算法 | 第52-54页 |
| 4.2.1 改进的算法原理 | 第52页 |
| 4.2.2 不同尺度滤波后的透射率对比实验 | 第52-54页 |
| 4.3 细透射率对比实验及最终去雾效果图 | 第54-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 雾天图像恢复实验与结果分析 | 第57-67页 |
| 5.1 算法流程与实验配置 | 第57-58页 |
| 5.1.1 算法流程 | 第57-58页 |
| 5.1.2 实验配置 | 第58页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第58-66页 |
| 5.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 总结与展望 | 第67-69页 |
| 论文总结 | 第67页 |
| 论文展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
