| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文主要内容和章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 传统雾天视频图像处理的主要算法 | 第13-27页 |
| 2.1 基于直方图均衡化的雾天视频图像处理算法 | 第13-17页 |
| 2.1.1 全局直方图均衡化的图像处理算法 | 第13-15页 |
| 2.1.2 局部直方图均衡化处理算法 | 第15-17页 |
| 2.2 经典的Retinex图像处理算法 | 第17-23页 |
| 2.2.1 单尺度Retinex处理算法 | 第17-21页 |
| 2.2.2 多尺度Retinex处理算法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 带颜色恢复系数的Retinex处理算法 | 第22-23页 |
| 2.3 暗原色理论 | 第23-26页 |
| 2.3.1 图像透射率的估计 | 第23-25页 |
| 2.3.2 图像大气光的估计 | 第25页 |
| 2.3.3 暗原色图像去雾的求解 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于Retinex理论的雾天视频图像处理算法研究 | 第27-54页 |
| 3.1 基于多参数修正的自适应尺度的雾天彩色图像增强算法 | 第27-34页 |
| 3.1.1 色空间转换的基本知识 | 第27-28页 |
| 3.1.2 算法的主要步骤 | 第28-31页 |
| 3.1.3 仿真实验与结果分析 | 第31-34页 |
| 3.2 基于S型余弦曲线拉伸的自适应尺度雾天彩色图像增强算法 | 第34-41页 |
| 3.2.1 算法的主要步骤 | 第34-38页 |
| 3.2.2 仿真实验与结果分析 | 第38-41页 |
| 3.3 基于自适应尺度的MSRCR雾天彩色图像增强算法 | 第41-47页 |
| 3.3.1 算法的主要步骤 | 第42-44页 |
| 3.3.2 仿真实验与结果分析 | 第44-47页 |
| 3.4 基于截取函数亮度拉伸的自适应尺度雾天彩色图像增强算法 | 第47-53页 |
| 3.4.1 算法的主要步骤 | 第47-50页 |
| 3.4.2 仿真实验与结果分析 | 第50-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 基于暗原色理论的雾天视频图像处理算法研究 | 第54-86页 |
| 4.1 基于局部分割的暗原色理论雾天彩色图像增强算法 | 第54-59页 |
| 4.1.1 算法的主要步骤 | 第54-56页 |
| 4.1.2 仿真实验与结果分析 | 第56-59页 |
| 4.2 基于各向异性扩散高斯滤波的暗原色理论雾天彩色图像增强算法 | 第59-65页 |
| 4.2.1 算法的主要步骤 | 第60-62页 |
| 4.2.2 仿真实验与结果分析 | 第62-65页 |
| 4.3 基于双容差机制的快速暗原色理论雾天图像增强算法 | 第65-69页 |
| 4.3.1 算法的主要步骤 | 第65-67页 |
| 4.3.2 仿真实验与结果分析 | 第67-69页 |
| 4.4 基于SRAD模型的暗原色理论雾天图像增强算法 | 第69-74页 |
| 4.4.1 算法的主要步骤 | 第69-71页 |
| 4.4.2 仿真实验与结果分析 | 第71-74页 |
| 4.5 基于四阶PDE模型的暗原色理论雾天图像增强算法 | 第74-80页 |
| 4.5.1 算法的主要步骤 | 第74-77页 |
| 4.5.2 仿真实验与结果分析 | 第77-80页 |
| 4.6 基于TV模型的暗原色理论雾天图像增强算法 | 第80-84页 |
| 4.6.1 算法的主要步骤 | 第80-82页 |
| 4.6.2 仿真实验与结果分析 | 第82-84页 |
| 4.7 本章小结 | 第84-86页 |
| 第五章 总结与展望 | 第86-88页 |
| 5.1 总结 | 第86页 |
| 5.2 工作展望 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文和科研成果 | 第93-94页 |
