| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 雾化图像去雾技术的研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 基于图像增强的去雾技术 | 第12-15页 |
| 1.2.2 基于图像复原的去雾技术 | 第15-17页 |
| 1.2.3 雾天图像去雾技术存在的问题 | 第17-18页 |
| 1.3 论文主要研究内容及创新点 | 第18-21页 |
| 1.3.1 论文的主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 论文的创新点 | 第19-20页 |
| 1.3.3 论文的组织结构 | 第20-21页 |
| 第二章 去雾算法的理论基础 | 第21-35页 |
| 2.1 雾霭的形成原因和特点 | 第21-22页 |
| 2.2 大气散射理论 | 第22页 |
| 2.3 大气散射模型 | 第22-28页 |
| 2.3.1 大气衰减模型 | 第23-25页 |
| 2.3.2 大气光模型 | 第25-27页 |
| 2.3.3 雾天图像成像的物理模型 | 第27-28页 |
| 2.4 雾天图像退化的特点和原因 | 第28-30页 |
| 2.4.1 雾天图像退化的原因 | 第28-29页 |
| 2.4.2 雾天图像的特点 | 第29-30页 |
| 2.5 图像多分辨率分析和小波变换 | 第30-34页 |
| 2.5.1 小波变换理论 | 第30-31页 |
| 2.5.2 多尺度分析理论 | 第31页 |
| 2.5.3 Mallat算法 | 第31-34页 |
| 2.6 图像的客观评价 | 第34页 |
| 2.6.1 信息熵 | 第34页 |
| 2.6.2 均方差 | 第34页 |
| 2.7 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 暗原色去雾算法的分析 | 第35-40页 |
| 3.1 暗原色优先理论 | 第35页 |
| 3.2 基于暗原色优先理论的去雾算法 | 第35-36页 |
| 3.3 基于暗原色优先理论的去雾算法的不足 | 第36-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 结合图像自适应阈值分割的暗原色去雾算法研究 | 第40-48页 |
| 4.1 基于邻域像素统计规律的暗原色计算方法 | 第40-43页 |
| 4.2 基于邻域像素统计规律的暗原色修复算法 | 第43-44页 |
| 4.2.1 基于小波阈值滤波的暗原色修复算法 | 第43-44页 |
| 4.2.2 基于小波增强的暗原色修复算法 | 第44页 |
| 4.3 基于邻域像素统计规律的暗原色去雾算法的亮度修复 | 第44-45页 |
| 4.4 实验结果和分析 | 第45-47页 |
| 4.4.1 图像的视觉效果比较 | 第45-47页 |
| 4.4.2 算法时间复杂度的比较 | 第47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 结合图像边缘检测的暗原色去雾方法研究 | 第48-61页 |
| 5.1 基于图像抠图的透射率优化方法分析 | 第48-49页 |
| 5.2 结合图像边缘检测的暗原色去雾算法 | 第49-56页 |
| 5.2.1 暗色图像的边缘提取和扩充 | 第50-54页 |
| 5.2.2 边缘处透射率优化及图像初步复原效果分析 | 第54-56页 |
| 5.3 结合图像边缘检测的暗原色去雾算法的进一步优化 | 第56-57页 |
| 5.4 实验结果和分析 | 第57-60页 |
| 5.4.1 图像的视觉效果比较 | 第57-59页 |
| 5.4.2 算法时间复杂度的比较 | 第59-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 自适应容差机制的浅色区域透射率修复算法研究 | 第61-68页 |
| 6.1 浅色区域失真的原因分析 | 第61-63页 |
| 6.2 基于自适应容差机制的透射率修复算法 | 第63-65页 |
| 6.3 实验结果和分析 | 第65-67页 |
| 6.3.1 图像的主观视觉评价 | 第66-67页 |
| 6.3.2 图像的客观质量评价 | 第67页 |
| 6.4 本章总结 | 第67-68页 |
| 第七章 总结和展望 | 第68-70页 |
| 7.1 工作总结 | 第68-69页 |
| 7.2 研究展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 作者在学期间的科研成果 | 第75页 |
