| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题的研究背景 | 第7-8页 |
| ·图像去雾技术的发展与现状 | 第8-9页 |
| ·图像去雾技术面临的挑战 | 第9-10页 |
| ·本文的研究内容及章节安排 | 第10-13页 |
| 第二章 图像去雾相关理论及其算法 | 第13-19页 |
| ·图像去雾算法分类 | 第13-14页 |
| ·基于图像处理的雾天图像增强方法 | 第14-16页 |
| ·全局化的图像增强 | 第14-15页 |
| ·局部对比度增强 | 第15页 |
| ·直方图均等化 | 第15-16页 |
| ·对比度拉伸 | 第16页 |
| ·基于物理模型的去雾算法 | 第16-17页 |
| ·基于深度信息的雾天图像恢复 | 第16页 |
| ·基于偏微分方程的雾天图像恢复 | 第16-17页 |
| ·基于先验信息的雾天图像恢复 | 第17页 |
| ·本章小结 | 第17-19页 |
| 第三章 基于暗原色先验的去雾方法 | 第19-41页 |
| ·大气散射理论及雾天降质图像退化模型 | 第19-22页 |
| ·衰减模型 | 第19-20页 |
| ·环境光模型 | 第20-21页 |
| ·雾天的物理模型 | 第21页 |
| ·散射的波长相关性 | 第21-22页 |
| ·暗原色先验 | 第22-25页 |
| ·基于暗原色先验的去雾算法 | 第25-27页 |
| ·算法实现及结果分析 | 第27-35页 |
| ·不同去雾算法与暗原色先验算法的性能比较 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 去雾算法在车牌检测中的应用 | 第41-59页 |
| ·车牌检测相关理论及算法 | 第41-44页 |
| ·车牌检测识别系统的组成 | 第41-42页 |
| ·车牌检测算法 | 第42-44页 |
| ·基于Adaboost算法的车牌检测 | 第44-53页 |
| ·Adaboost算法思想及流程 | 第44-47页 |
| ·Adaboost算法用于车牌检测的特征值 | 第47-50页 |
| ·应用Adaboost算法实现车牌检测的实验过程及结果 | 第50-53页 |
| ·基于暗原色的去雾与Adaboost算法相结合 | 第53-55页 |
| ·车牌检测预处理 | 第54页 |
| ·基于暗原色的去雾与Adaboost算法相结合 | 第54-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 硕士期间研究成果 | 第67页 |