| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 图像去雾技术的背景和意义 | 第14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 基于图像增强的去雾处理方法 | 第14-16页 |
| 1.2.2 基于图像复原的去雾处理方法 | 第16-18页 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 雾天成像物理模型及暗通道先验去雾算法 | 第20-32页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 雾形成的原因及其影响 | 第20页 |
| 2.3 大气散射模型 | 第20-23页 |
| 2.3.1 入射光衰减模型 | 第21页 |
| 2.3.2 大气光成像模型 | 第21-23页 |
| 2.3.3 雾天降质图像的退化模型 | 第23页 |
| 2.4 暗通道先验去雾算法 | 第23-31页 |
| 2.4.1 暗通道先验理论 | 第24-25页 |
| 2.4.2 暗通道先验算法去雾原理 | 第25-28页 |
| 2.4.3 软抠图改进透射率 | 第28-30页 |
| 2.4.4 暗通道先验算法存在的问题及原因分析 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于暗通道先验和超像素分割的单幅图像去雾算法 | 第32-44页 |
| 3.1 引言 | 第32-33页 |
| 3.2 天空分割 | 第33-34页 |
| 3.3 非天空区域超像素分割 | 第34-37页 |
| 3.3.1 简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割原则 | 第35-37页 |
| 3.3.2 利用SLIC对图像非天空区域分割 | 第37页 |
| 3.4 估计大气光 | 第37页 |
| 3.5 估计透射率 | 第37-41页 |
| 3.5.1 初始透射率 | 第37-39页 |
| 3.5.2 优化透射率 | 第39-41页 |
| 3.6 实验结果 | 第41-42页 |
| 3.7 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 图像去雾的效果评价 | 第44-56页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 去雾算法的主观效果评价 | 第44-47页 |
| 4.2.1 与暗通道先验算法及改进算法比较 | 第44-46页 |
| 4.2.2 与其它经典算法比较 | 第46-47页 |
| 4.2.3 与最新去雾算法比较 | 第47页 |
| 4.3 去雾算法的客观评价 | 第47-54页 |
| 4.3.1 客观评价因子 | 第48-50页 |
| 4.3.2 客观比较 | 第50-54页 |
| 4.4 去雾算法的局限性 | 第54-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 结论和展望 | 第56-58页 |
| 5.1 本文主要工作 | 第56-57页 |
| 5.2 研究展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 作者简介 | 第64-65页 |