| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 摘要 | 第7-19页 |
| Notations | 第19-21页 |
| Abbreviation | 第21-29页 |
| Chapter 1 Introduction | 第29-33页 |
| 1.1 Display enhancement | 第29-30页 |
| 1.2 Visual surveillance | 第30-31页 |
| 1.3 Thesis Overview | 第31-33页 |
| Chapter 2 Related work | 第33-51页 |
| 2.1 Display enhancement | 第33-36页 |
| 2.1.1 Ambient light adaptive display enhancement | 第33-35页 |
| 2.1.2 Power constrained contrast enhancement | 第35-36页 |
| 2.2 Low light image enhancement | 第36-40页 |
| 2.3 Multi-spectral fusion of RGB and NIR images | 第40-42页 |
| 2.3.1 RGB image restoration with gradient processin | 第41-42页 |
| 2.3.2 RGB image restoration with image fusion | 第42页 |
| 2.4 Human Visual System | 第42-49页 |
| 2.4.1 Human visual characteristics | 第43-46页 |
| 2.4.2 Just noticeable distortion model | 第46-48页 |
| 2.4.3 Lightness adaptation model | 第48-49页 |
| 2.5 Conclusion | 第49-51页 |
| Chapter 3 Ambient light adaptive display enhancement | 第51-83页 |
| 3.1 Lightness adaptation mechanism | 第51-53页 |
| 3.2 Optimized luminance and detail enhancement for display images | 第53-64页 |
| 3.2.1 and Contributions | 第53-54页 |
| 3.2.2 Proposed Method | 第54-64页 |
| 3.3 Adaptive tone mapping for display enhancement usingconstraint optimization | 第64-72页 |
| 3.3.1 Motivations and Contributions | 第64页 |
| 3.3.2 Proposed method | 第64-72页 |
| 3.4 Experiments Results | 第72-80页 |
| 3.4.1 Visual comparisons | 第73-77页 |
| 3.4.2 Objective Evaluations | 第77-80页 |
| 3.5 Conclusion | 第80-83页 |
| Chapter 4 Power constrained contrast enhancement based on BCCTMO | 第83-97页 |
| 4.1 Motivations and Contributions | 第83-84页 |
| 4.2 Proposed method | 第84-88页 |
| 4.2.1 Color Space Conversion | 第84页 |
| 4.2.2 Brightness Compensation | 第84-85页 |
| 4.2.3 Histogram Acquisition | 第85页 |
| 4.2.4 Contrast-Tone Mapping Operation (CTMO) | 第85-87页 |
| 4.2.5 Color Scaling for LCDs | 第87-88页 |
| 4.3 Experimental Results | 第88-94页 |
| 4.3.1 Visual Comparision | 第88-90页 |
| 4.3.2 Objective Evaluations | 第90-91页 |
| 4.3.3 Results Under Various Backlight Dimming Factors | 第91-93页 |
| 4.3.4 Implementation on Android Platform | 第93页 |
| 4.3.5 Computational Complexity | 第93-94页 |
| 4.4 Conclusion | 第94-97页 |
| Chapter 5 Perceptual Enhancement of Low Light Images Based on Two-Step NoiseSuppression | 第97-121页 |
| 5.1 Motivations and Contributions | 第97-99页 |
| 5.2 Proposed Method | 第99-106页 |
| 5.2.1 Noise Aware Contrast Enhancement | 第99-102页 |
| 5.2.2. Detail-Preserved Noise Reduction | 第102-106页 |
| 5.2.3 Color Enhancement | 第106页 |
| 5.3 Experimental Results | 第106-117页 |
| 5.3.1 Subjective Evaluations | 第107-109页 |
| 5.3.2 Quantitative Evaluations | 第109-114页 |
| 5.3.3 Comparison with Other JND Models | 第114-116页 |
| 5.3.4 Display enhancement on low light images | 第116-117页 |
| 5.4 Conclusions | 第117-121页 |
| Chapter 6 Multi-spectral Fusion and Denoising of NIR and RGB Images usin WaveletAnalysis | 第121-139页 |
| 6.1 Motivations and Contributions | 第121-123页 |
| 6.2 Multi-spectral Fusion and Denoising Framework | 第123-125页 |
| 6.3 Numerical Solution | 第125-126页 |
| 6.4 Proposed Framework ork for multi-spectral fusion of NIR and RGB images | 第126-131页 |
| 6.4.1 Luminance fusion and denoising | 第127-130页 |
| 6.4.2 Chroma denoising and color enhancement | 第130-131页 |
| 6.5 Experiments and applications | 第131-136页 |
| 6.5.1 Multi-spectral fusion of NIR and RGB images | 第131-135页 |
| 6.5.2 Application for Dehazing and Local Contrast Enhancement | 第135-136页 |
| 6.5.3 Display enhancement on highly corrupted images | 第136页 |
| 6.6 Conclusions | 第136-139页 |
| Chapter 7 Conclusions | 第139-143页 |
| 7.1 Summary of Contributions | 第139-141页 |
| 7.2 Future work | 第141-143页 |
| Reference | 第143-157页 |
| Acknowledgement | 第157-159页 |
| Resume | 第159-161页 |
