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基于DCP的单幅图像去雾优化方法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 图像去雾概述第9-10页
    1.2 单幅图像去雾研究现状第10-14页
        1.2.1 基于图像增强的去雾方法研究现状第10-11页
        1.2.2 基于图像复原的去雾方法研究现状第11-14页
    1.3 本文主要研究内容及结构安排第14-15页
    1.4 本章小结第15-17页
第二章 相关知识概述第17-27页
    2.1 大气散射模型第17-18页
    2.2 暗原色先验去雾第18-23页
        2.2.1 暗原色先验第18-19页
        2.2.2 暗原色先验去雾的过程第19-21页
        2.2.3 暗原色先验去雾的缺陷第21-23页
    2.3 引导滤波第23-24页
    2.4 四叉树第24-25页
    2.5 本章小结第25-27页
第三章 修正大气耗散函数的单幅图像去雾方法第27-39页
    3.1 问题的提出第27-28页
    3.2 修正大气耗散函数的单幅图像去雾方法第28-30页
    3.3 仿真实验与分析第30-37页
        3.3.1 实验设置第30页
        3.3.2 算法分析第30-33页
        3.3.3 对比实验与分析第33-37页
    3.4 本章小结第37-39页
第四章 改进双区域滤波和引导滤波结合的单幅图像去雾方法第39-51页
    4.1 问题的提出第39-40页
    4.2 改进双区域滤波和引导滤波结合的单幅图像去雾方法第40-42页
        4.2.1 双区域滤波图像去雾第40-41页
        4.2.2 基于改进双区域滤波和引导滤波的去雾方法第41-42页
    4.3 仿真实验与分析第42-50页
        4.3.1 实验设置第42-43页
        4.3.2 算法分析第43-44页
        4.3.3 对比实验与分析第44-50页
    4.4 本章小结第50-51页
第五章 一种改进的四叉树大气光值估计方法第51-59页
    5.1 问题的提出第51-52页
    5.2 一种改进的四叉树大气光值估计方法第52-53页
        5.2.1 四叉树估计大气光值第52页
        5.2.2 一种新的大气光值估计方法第52-53页
    5.3 仿真实验与分析第53-58页
        5.3.1 实验设置第53页
        5.3.2 对比实验与分析第53-58页
    5.4 本章小结第58-59页
总结与展望第59-61页
参考文献第61-69页
攻读硕士学位期间取得的科研成果第69-71页
致谢第71-72页

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