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空间光学遥感影像的实时清晰度提升技术研究

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第1章 绪论第12-24页
    1.1 论文的研究背景及意义第12-17页
        1.1.1 空间遥感技术及其特点第12-14页
        1.1.2 影响遥感相机成像质量的主要因素第14-15页
        1.1.3 遥感影像清晰度提升的重要性第15-17页
    1.2 相关领域的研究现状第17-20页
        1.2.1 遥感影像薄云薄雾去除的研究现状第17-19页
        1.2.2 低照度遥感影像增强的研究现状第19-20页
    1.3 论文主要研究内容和结构第20-24页
第2章 光学遥感影像清晰化处理的理论分析第24-48页
    2.1 引言第24页
    2.2 空间遥感相机的系统组成与成像原理第24-30页
        2.2.1 空间遥感相机的系统组成第24-26页
        2.2.2 空间遥感相机的工作模式第26-27页
        2.2.3 空间遥感相机的图像探测器第27-30页
    2.3 云雾图像成像机理第30-41页
        2.3.1 云雾的物理特性与成像特性第30-36页
        2.3.2 云雾图像的成像机理分析第36-37页
        2.3.3 薄云薄雾图像的退化模型第37-41页
    2.4 低照度遥感图像的特征分析第41-42页
    2.5 空间光学遥感影像的清晰度评价第42-47页
        2.5.1 参考型评价方法第43-46页
        2.5.2 无参考型评价方法第46-47页
    2.6 本章小结第47-48页
第3章 薄云薄雾遥感图像清晰化处理方法研究第48-78页
    3.1 引言第48页
    3.2 基于图像增强的薄云薄雾处理方法第48-53页
        3.2.1 直方图均衡化第49-51页
        3.2.2 同态滤波第51-53页
    3.3 基于薄云薄雾图像退化模型的方法第53-65页
        3.3.1 基于特征学习模型的单幅图像去云雾方法第53-60页
        3.3.2 HSI色彩空间下的单幅遥感图像薄云薄雾去除方法第60-65页
    3.4 薄云薄雾清晰化处理算法的实验与分析第65-76页
        3.4.1 实验结果与分析第65-73页
        3.4.2 实验结果的指标评价第73-76页
    3.5 本章小结第76-78页
第4章 低照度遥感图像的增强方法研究第78-96页
    4.1 引言第78页
    4.2 Retinex理论第78-84页
        4.2.1 单尺度Retinex算法第79-81页
        4.2.2 多尺度Retinex算法第81-83页
        4.2.3 带色彩恢复的多尺度Retinex算法第83-84页
    4.3 HSI色彩空间下的低照度遥感图像增强方法第84-94页
        4.3.1 算法流程第84-85页
        4.3.2 HSI色彩空间第85-88页
        4.3.3 改进的多尺度Retinex算法第88-90页
        4.3.4 局部对比度自适应调整算法第90-92页
        4.3.5 饱和度分量与色彩恢复的处理第92-93页
        4.3.6 算法的处理结果第93-94页
    4.4 本章小结第94-96页
第5章 基于硬件测试平台的图像处理实验第96-114页
    5.1 引言第96页
    5.2 算法的硬件实验平台第96-101页
        5.2.1 图像处理硬件平台第96-99页
        5.2.2 硬件测试系统的其他组成部分第99-101页
    5.3 算法的硬件实现与性能分析第101-112页
        5.3.1 低照度遥感图像的增强算法硬件实现与性能分析第101-105页
        5.3.2 薄云薄雾遥感图像清晰化处理方法的硬件实现与性能分析第105-112页
    5.4 本章小结第112-114页
第6章 总结与展望第114-120页
    6.1 论文工作总结第114-116页
    6.2 论文主要创新点第116-117页
    6.3 研究展望第117-120页
参考文献第120-130页
致谢第130-132页
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果第132-133页

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