夜间拍照的图像增强算法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-19页 |
| 1.1 引言 | 第15页 |
| 1.2 课题背景和选题意义 | 第15-18页 |
| 1.3 本论文研究内容与章节安排 | 第18-19页 |
| 第二章 低光照下图像增强算法 | 第19-35页 |
| 2.1 图像增强算法 | 第19-24页 |
| 2.1.1 空间域增强算法 | 第19-23页 |
| 2.1.2 频率域增强算法 | 第23-24页 |
| 2.2 基于图像融合的图像增强算法 | 第24-34页 |
| 2.2.1 图像融合技术的基本原理 | 第24-27页 |
| 2.2.2 常用的图像融合算法 | 第27-30页 |
| 2.2.3 图像的梯度域 | 第30-33页 |
| 2.2.4 低亮度图像梯度域融合增强 | 第33-34页 |
| 2.3 小结 | 第34-35页 |
| 第三章 图像纹理增强算法的改进与实现 | 第35-49页 |
| 3.1 图像分解与融合算法 | 第35-41页 |
| 3.1.1 图像分解算法 | 第35-37页 |
| 3.1.2 边缘保留滤波器 | 第37-41页 |
| 3.1.3 纹理层与平滑层的融合 | 第41页 |
| 3.2 改进的多尺度分解纹理增强算法 | 第41-46页 |
| 3.2.1 多尺度图像分解与融合 | 第42-43页 |
| 3.2.2 新的边缘保留滤波器 | 第43-46页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第46-48页 |
| 3.3.1 算法步骤 | 第46-47页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第47-48页 |
| 3.4 小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于智能闪光灯的夜间图像增强算法 | 第49-61页 |
| 4.1 总体算法框架 | 第49-50页 |
| 4.2 图像预处理 | 第50-53页 |
| 4.2.1 预处理流程 | 第50-51页 |
| 4.2.2 改进的直方图均衡化算法 | 第51-53页 |
| 4.3 图像配准 | 第53-57页 |
| 4.4 非闪光灯图像去噪 | 第57-58页 |
| 4.5 多尺度纹理细节提取与融合 | 第58-60页 |
| 4.5.1 多帧纹理细节提取 | 第58-60页 |
| 4.5.2 融合重构 | 第60页 |
| 4.6 小结 | 第60-61页 |
| 第五章 实验结果图与对比分析 | 第61-71页 |
| 5.0 质量评价方法 | 第61-63页 |
| 5.0.1 主观效果评定法 | 第61-62页 |
| 5.0.2 客观效果评定法 | 第62-63页 |
| 5.1 平滑去噪效果 | 第63-64页 |
| 5.2 细节纹理提取 | 第64-66页 |
| 5.3 融合结果 | 第66-69页 |
| 5.4 评价结果 | 第69-70页 |
| 5.4.1 主观评价结果 | 第69-70页 |
| 5.4.2 客观评价结果 | 第70页 |
| 5.5 小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 总结 | 第71页 |
| 6.2 展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 作者简介 | 第77-78页 |
