薄雾下视频监控图像目标清晰化研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 课题研究的目的及意义 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究现状及发展趋势 | 第14-15页 |
| 1.4 课题主要内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 1.4.1 本课题主要研究内容 | 第15页 |
| 1.4.2 本课题的章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 雾天条件下视频监控图像清晰化的理论基础 | 第17-26页 |
| 2.1 雾的形成 | 第17-18页 |
| 2.2 雾天条件下的图像特征 | 第18-19页 |
| 2.3 视频监控图像的增强 | 第19-23页 |
| 2.3.1 基于空域的图像增强 | 第20-22页 |
| 2.3.2 基于频域的图像增强 | 第22-23页 |
| 2.4 图像质量的评价 | 第23-26页 |
| 第3章 视频图像检测并提取出目标 | 第26-38页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 常见的运动目标检测方法 | 第26-32页 |
| 3.2.1 光流法 | 第27-29页 |
| 3.2.2 帧差法 | 第29-30页 |
| 3.2.3 背景差分法 | 第30-32页 |
| 3.3 数学形态学滤波处理 | 第32-36页 |
| 3.3.1 膨胀和腐蚀运算 | 第33-35页 |
| 3.3.2 开运算和闭运算 | 第35-36页 |
| 3.3.3 连通区域标记 | 第36页 |
| 3.4 目标提取 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于直方图均衡化的雾天图像增强 | 第38-55页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 直方图均衡化的图像増强理论 | 第38-41页 |
| 4.2.1 直方图均衡化概念 | 第38-39页 |
| 4.2.2 连续图像处理 | 第39-40页 |
| 4.2.3 离散数字图像处理 | 第40-41页 |
| 4.3 直方图均衡化具体方法介绍 | 第41-43页 |
| 4.3.1 全局直方图均衡化 | 第41-42页 |
| 4.3.2 局部直方图均衡化(LAHE) | 第42-43页 |
| 4.4 子块部分重叠(POSHE)算法 | 第43-46页 |
| 4.5 高频信息的提取 | 第46-49页 |
| 4.5.1 高通滤波 | 第46-48页 |
| 4.5.2 细节提取 | 第48-49页 |
| 4.6 改进的POSHE算法 | 第49-53页 |
| 4.6.1 算法概述 | 第49-51页 |
| 4.6.2 改进算法的实验结果分析 | 第51-53页 |
| 4.7 对特定区域的清晰化处理 | 第53-54页 |
| 4.7.1 特定目标区域的清晰化处理 | 第53页 |
| 4.7.2 实验结果研究 | 第53-54页 |
| 4.8 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 目标清晰化系统的设计与实现 | 第55-59页 |
| 5.1 引言 | 第55页 |
| 5.2 系统软件开发平台 | 第55页 |
| 5.3 系统体系的设计 | 第55-57页 |
| 5.3.1 系统功能模块的设计 | 第55-56页 |
| 5.3.2 系统流程介绍 | 第56页 |
| 5.3.3 系统界面介绍 | 第56-57页 |
| 5.4 系统运行分析 | 第57-58页 |
| 5.5 本章小节 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
