| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 图像去烟雾处理在火灾场景中的研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 图像去雾方法的研究及发展现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 图像去烟雾在火灾场景中的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 论文的研究内容及章节安排 | 第17-18页 |
| 第2章 火灾场景图像去烟雾系统的总体流程及预处理算法 | 第18-29页 |
| 2.1 火灾场景图像去烟雾系统的需求分析 | 第18页 |
| 2.2 火灾场景的图像去烟雾系统的总体流程设计 | 第18-19页 |
| 2.3 基于模糊理论的火灾场景图像的增强 | 第19-27页 |
| 2.3.1 模糊集理论基础 | 第19-22页 |
| 2.3.2 基于模糊理论的图像增强算法 | 第22-27页 |
| 2.4 火灾场景图像的分类 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于暗通道先验的去烟雾方法的改进 | 第29-44页 |
| 3.1 大气散射理论 | 第29-31页 |
| 3.1.1 大气散射模型 | 第29-30页 |
| 3.1.2 衰减模型 | 第30页 |
| 3.1.3 环境光模型 | 第30-31页 |
| 3.2 基于暗通道先验的处理算法 | 第31-36页 |
| 3.2.1 烟雾降质图像的去烟雾模型 | 第31-32页 |
| 3.2.2 暗通道先验的基本理论 | 第32-33页 |
| 3.2.3 透射率分布的估计 | 第33-36页 |
| 3.2.4 大气光强A的估计 | 第36页 |
| 3.3 暗通道先验处理算法的改进 | 第36-43页 |
| 3.3.1 透射率的计算与优化 | 第36-39页 |
| 3.3.2 天空区域的分割 | 第39-41页 |
| 3.3.3 颜色增强 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于Retinex理论的去烟雾方法的改进 | 第44-53页 |
| 4.1 基于Retinex理论的图像去烟雾算法 | 第44-48页 |
| 4.1.1 Retinex算法的理论概述 | 第44-45页 |
| 4.1.2 单尺度Retinex算法 | 第45-47页 |
| 4.1.3 多尺度Retinex算法 | 第47页 |
| 4.1.4 带颜色恢复的多尺度Retinex算法 | 第47-48页 |
| 4.2 Retinex算法的优化 | 第48-52页 |
| 4.2.1 图像边缘信息的增强 | 第48-49页 |
| 4.2.2 图像亮度与对比度增强 | 第49-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 火灾场景的图像去烟雾系统实现与测试 | 第53-62页 |
| 5.1 算法实现平台选型 | 第53-54页 |
| 5.2 火灾场景的图像去烟雾系统界面设计 | 第54-55页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第55-60页 |
| 5.3.1 系统的性能评估 | 第55页 |
| 5.3.2 主观图像质量评价方法 | 第55-56页 |
| 5.3.3 客观图像质量评价方法 | 第56-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第62页 |
| 6.2 不足与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间已发表的论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |