基于图像增强的伪高动态范围技术研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第7-19页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 图像增强研究现状及存在的问题 | 第8-11页 |
| 1.2.1 空域图像增强算法 | 第8-10页 |
| 1.2.2 频域图像增强算法 | 第10页 |
| 1.2.3 基于融合的图像增强算法 | 第10-11页 |
| 1.3 课题研究相关理论 | 第11-18页 |
| 1.3.1 增强效果的评价方法 | 第11-16页 |
| 1.3.2 色彩空间理论 | 第16-18页 |
| 1.4 本文主要内容和各章节安排 | 第18-19页 |
| 2 大气散射模型与常用的图像增强方法 | 第19-35页 |
| 2.1 大气散射模型 | 第19-24页 |
| 2.1.1 入射光衰减模型 | 第19-20页 |
| 2.1.2 大气光成像模型 | 第20-22页 |
| 2.1.3 雾天图像的退化模型 | 第22页 |
| 2.1.4 雾天图像的特征 | 第22-23页 |
| 2.1.5 基于大气散射模型的图像增强算法 | 第23-24页 |
| 2.2 常用的图像增强算法 | 第24-34页 |
| 2.2.1 Retinex算法 | 第24-26页 |
| 2.2.2 CLAHE算法 | 第26-30页 |
| 2.2.3 暗通道先验算法 | 第30-31页 |
| 2.2.4 基于轮廓波变换的图像增强算法 | 第31-33页 |
| 2.2.5 红外与可见光融合增强 | 第33-34页 |
| 2.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 CLAHE算法的改进 | 第35-39页 |
| 3.1 自适应设置分块数量 | 第35-36页 |
| 3.2 自适应设置剪切高度 | 第36-37页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 暗通道先验图像增强算法的改进 | 第39-46页 |
| 4.1 自适应设置增强力度 | 第39-40页 |
| 4.2 明亮区域的透射率纠正 | 第40-41页 |
| 4.2.1 明亮区域的确定 | 第40-41页 |
| 4.2.2 透射率纠正方法 | 第41页 |
| 4.3 引导滤波优化透射率 | 第41-44页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 伪高动态范围算法 | 第46-58页 |
| 5.1 图像和视频的分类 | 第46-47页 |
| 5.2 增强方法 | 第47-51页 |
| 5.2.1 图像的增强方法 | 第48-50页 |
| 5.2.2 视频的增强方法 | 第50-51页 |
| 5.3 实验结果及算法效果评价 | 第51-57页 |
| 5.3.1 图像增强效果的评价 | 第51-56页 |
| 5.3.2 视频增强效果的评价 | 第56-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
