结合特征空间采样和递归双边滤波的快速图像去雾
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 引言 | 第13页 |
| 1.2 课题研究的背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外的研究现状 | 第14-18页 |
| 1.3.1 基于物理模型的复原方法 | 第15-17页 |
| 1.3.2 基于图像处理的增强方法 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的主要研究工作 | 第18-19页 |
| 1.5 文章的结构安排 | 第19-21页 |
| 第2章 图像去雾的理论基础 | 第21-33页 |
| 2.1 雾的形成机理 | 第21页 |
| 2.2 大气散射理论 | 第21-26页 |
| 2.2.1 大气散射现象 | 第21-23页 |
| 2.2.2 入射光衰减模型 | 第23-24页 |
| 2.2.3 环境光成像模型 | 第24-25页 |
| 2.2.4 大气散射系数和波长的关系 | 第25-26页 |
| 2.3 大气散射模型 | 第26-29页 |
| 2.3.1 大气散射模型 | 第26页 |
| 2.3.2 He简化的大气散射模型 | 第26-27页 |
| 2.3.3 Tarel简化的大气散射模型 | 第27-29页 |
| 2.3.4 基于两种简化的大气散射模型的去雾比较 | 第29页 |
| 2.4 雾天图像退化原因和特性 | 第29-31页 |
| 2.4.1 雾天图像对比度特性 | 第29-30页 |
| 2.4.2 雾天图像的模糊特性 | 第30-31页 |
| 2.4.3 雾天图像颜色失真特性 | 第31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 基于介质传播函数的快速薄雾图像去雾 | 第33-41页 |
| 3.1 薄雾图像的去雾模型 | 第33-34页 |
| 3.2 基于递归双边滤波的介质传播函数估计 | 第34-36页 |
| 3.3 基于梯度域递归双边滤波的去雾结果调整 | 第36-38页 |
| 3.4 基于高斯KD树的特征空间采样 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于大气耗散函数的快速浓雾图像去雾 | 第41-49页 |
| 4.1 浓雾图像去雾去雾模型 | 第41-42页 |
| 4.2 大气耗散函数的初始估计 | 第42-44页 |
| 4.3 基于递归双边滤波的大气耗散函数的精细估计 | 第44-45页 |
| 4.4 基于近邻传播聚类的特征空间采样 | 第45-47页 |
| 4.5 视频图像去雾 | 第47-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 实验结果 | 第49-58页 |
| 5.1 图像去雾软件开发 | 第49-50页 |
| 5.2 薄雾图像去雾实验结果 | 第50-53页 |
| 5.3 浓雾图像去雾实验结果 | 第53-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 附录: 攻读硕士学位期间的科研情况 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
