| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第14-23页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 图像增强应用案例 | 第15-16页 |
| 1.3 图像增强技术的研究现状及趋势 | 第16-20页 |
| 1.3.1 国内外现状 | 第17-19页 |
| 1.3.2 发展趋势 | 第19-20页 |
| 1.4 论文的主要工作 | 第20-21页 |
| 1.4.1 研究思路 | 第20-21页 |
| 1.4.2 研究成果 | 第21页 |
| 1.5 论文的内容安排 | 第21-23页 |
| 第二章 图像增强的基本概念 | 第23-38页 |
| 2.1 图像表示 | 第23-26页 |
| 2.1.1 数字图像的表示 | 第23页 |
| 2.1.2 采样 | 第23-25页 |
| 2.1.3 量化 | 第25-26页 |
| 2.2 灰度变换 | 第26-29页 |
| 2.2.1 线性灰度变换 | 第26-27页 |
| 2.2.2 分段线性灰度变换 | 第27-28页 |
| 2.2.3 灰度非线性变换 | 第28-29页 |
| 2.3 图像增强 | 第29-33页 |
| 2.3.1 空域法 | 第30-31页 |
| 2.3.2 频域增强 | 第31页 |
| 2.3.3 增强实验结果 | 第31-33页 |
| 2.4 图像质量评价 | 第33-37页 |
| 2.4.1 人眼视觉特性分析 | 第33-34页 |
| 2.4.2 图像的增强效果评价 | 第34-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 红外与夜视图像的融合增强技术研究 | 第38-55页 |
| 3.1 图像融合的基本原理 | 第38-44页 |
| 3.1.1 图像融合的概念及分类 | 第38-41页 |
| 3.1.2 图像配准 | 第41-42页 |
| 3.1.3 常用的像素级图像融合算法 | 第42-43页 |
| 3.1.4 实验结果 | 第43-44页 |
| 3.2 基于双边滤波的红外与夜视图像融合增强算法 | 第44-54页 |
| 3.2.1 研究方法 | 第44-45页 |
| 3.2.2 双边滤波 | 第45-46页 |
| 3.2.3 算法流程 | 第46-48页 |
| 3.2.4 实验结果和讨论 | 第48-54页 |
| 3.2.5 结论 | 第54页 |
| 3.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 雾景降质图像的增强技术研究 | 第55-85页 |
| 4.1 雾天图像特性 | 第55-56页 |
| 4.1.1 雾形成原因 | 第55-56页 |
| 4.1.2 雾天图像特性 | 第56页 |
| 4.2 传统的雾景降质图像增强方法 | 第56-66页 |
| 4.2.1 全局直方图均衡化 | 第58-60页 |
| 4.2.2 子块重叠直方图均衡化(SBOHE) | 第60-62页 |
| 4.2.3 POSHE算法 | 第62-64页 |
| 4.2.4 实验结果 | 第64-66页 |
| 4.3 插值自适应增强算法 | 第66-70页 |
| 4.3.1 算法思路 | 第66页 |
| 4.3.2 算法流程 | 第66-67页 |
| 4.3.3 实验结果分析 | 第67-70页 |
| 4.3.4 结论 | 第70页 |
| 4.4 等面积递归分解POSHE雾景降质图像增强算法 | 第70-78页 |
| 4.4.1 算法思路 | 第70-74页 |
| 4.4.2 算法流程 | 第74页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第74-78页 |
| 4.5 基于幂函数加权的POSHE雾景降质图像增强算法 | 第78-83页 |
| 4.5.1 算法思路 | 第78-80页 |
| 4.5.2 算法流程 | 第80-81页 |
| 4.5.3 实验结果分析 | 第81-83页 |
| 4.6 本章小结 | 第83-85页 |
| 第五章 总结与展望 | 第85-87页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第85页 |
| 5.2 下一步工作展望 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第92页 |