基于局部大气光评估的形态学去雾算法研究及应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 基于图像增强的去雾方法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于物理模型的复原方法 | 第12-13页 |
| 1.3 论文组织结构安排 | 第13-15页 |
| 2 图像去雾基本理论 | 第15-23页 |
| 2.1 图像复原模型 | 第15-16页 |
| 2.2 大气散射理论 | 第16-22页 |
| 2.2.1 大气散射现象 | 第16-17页 |
| 2.2.2 大气散射模型 | 第17-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 暗通道先验理论及形态学去雾算法 | 第23-47页 |
| 3.1 暗通道先验理论 | 第23-29页 |
| 3.1.1 暗通道先验 | 第23-24页 |
| 3.1.2 大气光值计算 | 第24-25页 |
| 3.1.3 透射率估计 | 第25-28页 |
| 3.1.4 软抠图优化透射率 | 第28-29页 |
| 3.2 引导滤波 | 第29-34页 |
| 3.2.1 引导滤波及其特性分析 | 第29-31页 |
| 3.2.2 引导滤波优化透射率 | 第31-32页 |
| 3.2.3 复原图像 | 第32-34页 |
| 3.3 形态学暗通道 | 第34-41页 |
| 3.3.1 形态学理论及其暗通道 | 第34-39页 |
| 3.3.2 局部大气光评估 | 第39-41页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第41-46页 |
| 3.5 本章总结 | 第46-47页 |
| 4 图像去雾算法的应用 | 第47-56页 |
| 4.1 去雾算法在道路图像中的应用 | 第47-53页 |
| 4.1.1 雾天交通道路图像的特点 | 第47-50页 |
| 4.1.2 去雾算法在道路图像中的应用 | 第50-53页 |
| 4.2 去雾算法在雾天车道线中的应用 | 第53-54页 |
| 4.2.1 车道线的特征 | 第53-54页 |
| 4.2.2 实验结果分析 | 第54页 |
| 4.3 去雾算法在雾天交通监测中的应用 | 第54-55页 |
| 4.3.1 车牌监测 | 第54-55页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第55页 |
| 4.4 本章总结 | 第55-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第56-57页 |
| 5.2 技术展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第62页 |
