| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本文组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 图像增强理论综述和研究 | 第11-34页 |
| 2.1 色彩空间 | 第11-13页 |
| 2.1.1 RGB颜色空间 | 第11-12页 |
| 2.1.2 HSV颜色空间 | 第12-13页 |
| 2.2 空域和频域的图像增强理论 | 第13-19页 |
| 2.2.1 空域增强理论分析 | 第14-17页 |
| 2.2.2 频域增强理论分析 | 第17-19页 |
| 2.3 Retinex经典算法实验研究 | 第19-26页 |
| 2.3.1 McCann Retinex算法 | 第20-22页 |
| 2.3.2 单尺度Retinex算法(SSR) | 第22-24页 |
| 2.3.3 多尺度Retinex算法(MSR) | 第24-25页 |
| 2.3.4 带色彩恢复的多尺度Retinex算法(MSRCR) | 第25-26页 |
| 2.4 对数图像处理模型相关理论 | 第26-29页 |
| 2.4.1 经典对数图像处理模型(LIP) | 第26-27页 |
| 2.4.2 参数化LIP处理模型(PLIP) | 第27-28页 |
| 2.4.3 同质LIP处理模型(HLIP) | 第28页 |
| 2.4.4 彩色LIP处理模型(CLIP) | 第28-29页 |
| 2.5 LIP在图像处理中的应用 | 第29-33页 |
| 2.5.1 基于Lee算法的LIP模型图像增强 | 第29-31页 |
| 2.5.2 Sobel算子的LIP模型的边缘检测算法 | 第31-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于LIP照度分割的MSRCR低照度图像增强算法 | 第34-46页 |
| 3.1 基于LIP照度分割的MSRCR算法 | 第34-38页 |
| 3.1.1 基于LIP模型的照度划分 | 第34-36页 |
| 3.1.2 改进的色彩恢复多尺度Retinex算法(MSRCR) | 第36-38页 |
| 3.1.3 基于面积因子的划分区域融合 | 第38页 |
| 3.2 实验分析与讨论 | 第38-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于SPLIP的自适应参数低照度图像增强算法 | 第46-58页 |
| 4.1 基于SPLIP的自适应参数算法 | 第46-52页 |
| 4.1.1 SLIP模型 | 第46-48页 |
| 4.1.2 参数化SLIP模型PSLIP | 第48-49页 |
| 4.1.3 PSLIP模型Lee算法 | 第49-50页 |
| 4.1.4 自适应参数调节的PSLIP模型Lee算法 | 第50-51页 |
| 4.1.5 改进权系数的双边滤波去噪 | 第51-52页 |
| 4.2 实验分析与讨论 | 第52-57页 |
| 4.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58-59页 |
| 5.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
