图像和视频去雾技术的研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 研究课题概述及课题研究意义 | 第7页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第7-8页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第8-9页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第9-10页 |
| 第二章 去雾原理及方法综述 | 第10-22页 |
| 2.1 图像去雾原理 | 第10-13页 |
| 2.1.1 大气衰减模型 | 第10-13页 |
| 2.2 图像去雾方法综述 | 第13-16页 |
| 2.2.1 基于多幅图像的去雾方法 | 第13-15页 |
| 2.2.2 基于深度信息已知的图像去雾方法 | 第15页 |
| 2.2.3 基于单幅图像的去雾方法 | 第15-16页 |
| 2.3 视频去雾方法综述 | 第16-22页 |
| 2.3.1 运动检测方法 | 第17-18页 |
| 2.3.1.1 背景减除法 | 第17页 |
| 2.3.1.2 时间差分法 | 第17-18页 |
| 2.3.1.3 光流法 | 第18页 |
| 2.3.2 时空一致性的视频编辑 | 第18-20页 |
| 2.3.3 视频深度的提取方法 | 第20-21页 |
| 2.3.4 视频图像的去雾方法 | 第21-22页 |
| 第三章 基于滤波方法的图像去雾研究 | 第22-32页 |
| 3.1 高斯滤波和双边滤波的介绍 | 第22-24页 |
| 3.1.1 高斯滤波的介绍 | 第22-23页 |
| 3.1.2 双边滤波的介绍 | 第23-24页 |
| 3.2 基于滤波的图像去雾算法 | 第24-28页 |
| 3.2.1 大气颜色的估计 | 第24-25页 |
| 3.2.2 基于高斯滤波的图像去雾算法 | 第25-26页 |
| 3.2.3 基于双边滤波的图像去雾算法 | 第26-28页 |
| 3.3 实验结果评价及应用 | 第28-30页 |
| 3.3.1 实验结果评价 | 第28-29页 |
| 3.3.2 图像去雾的应用 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第四章 基于运动估计的视频去雾方法研究 | 第32-40页 |
| 4.1 光流算法简介 | 第32-34页 |
| 4.1.1 Horn-Schunck光流算法 | 第33页 |
| 4.1.2 Lucas-Kanade光流算法 | 第33-34页 |
| 4.2 视频去雾算法实现 | 第34-38页 |
| 4.2.1 视频去雾算法的实现流程 | 第34-35页 |
| 4.2.2 视频去雾算法具体步骤的描述 | 第35-38页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第38-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 去雾视频的一致性校正方法研究 | 第40-50页 |
| 5.1 Graph Cut原理介绍. | 第40-42页 |
| 5.2 视频去雾的时空一致性算法的实现 | 第42-46页 |
| 5.2.1 视频去雾一致性校正概述 | 第42-43页 |
| 5.2.2 视频去雾一致性校正的实现 | 第43-46页 |
| 5.3 实验结果及评价 | 第46-49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 总结 | 第50页 |
| 6.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
