基于暗原色先验信息的单幅图像去雾算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题背景及研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 基于非模型的图像增强的方法 | 第10-12页 |
| 1.2.2 基于物理模型的图像复原的方法 | 第12-13页 |
| 1.2.3 基于暗原色先验的图像去雾 | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究内容及各章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 基于暗原色先验信息的单幅图像去雾 | 第16-27页 |
| 2.1 雾天退化模型 | 第16-17页 |
| 2.2 暗原色原理 | 第17-19页 |
| 2.3 基于暗原色先验信息的单幅图像去雾 | 第19-26页 |
| 2.3.1 透射率估计 | 第20-22页 |
| 2.3.2 软抠图优化透射率 | 第22-23页 |
| 2.3.3 引导滤波优化透射率 | 第23-25页 |
| 2.3.4 大气光的估计 | 第25页 |
| 2.3.5 有雾图像的去雾 | 第25-26页 |
| 2.3.6 He的算法的优缺点 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于暗原色先验信息的去雾算法改进 | 第27-36页 |
| 3.1 基于邻域相似性的暗原色先验估计透射率 | 第27-32页 |
| 3.2 四分加权法估计大气光 | 第32-35页 |
| 3.3 改进算法的图像去雾 | 第35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 仿真实验及结果分析 | 第36-62页 |
| 4.1 图像评价方法 | 第36-39页 |
| 4.1.1 主观评价方法 | 第36页 |
| 4.1.2 客观评价方法 | 第36-39页 |
| 4.2 图像去雾的GUI设计 | 第39-43页 |
| 4.3 有雾图像仿真实验及结果分析 | 第43-61页 |
| 4.3.1 自然景观场景图像 | 第43-48页 |
| 4.3.2 包含人物的场景图像 | 第48-53页 |
| 4.3.3 包含建筑物的场景图像 | 第53-58页 |
| 4.3.4 包含车牌的场景图像 | 第58-61页 |
| 4.3.5 结果分析小结 | 第61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
