降质图像的自适应增强与复原算法研究
致谢 | 第5-6页 |
摘要 | 第6-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
1 绪论 | 第12-20页 |
1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
1.2.1 光照不均图像增强技术 | 第13-14页 |
1.2.2 雾化图像清晰化技术 | 第14-16页 |
1.2.3 低照度图像亮度恢复技术 | 第16-17页 |
1.3 本文主要工作 | 第17-18页 |
1.4 本文组织结构 | 第18-20页 |
2 成像模型理论及评价方法 | 第20-26页 |
2.1 成像模型理论 | 第20-22页 |
2.1.1 光照-反射模型 | 第20-21页 |
2.1.2 大气散射模型 | 第21-22页 |
2.2 图像增强与复原的评价方法 | 第22-25页 |
2.2.1 全参考图像质量评价指标 | 第22-23页 |
2.2.2 无参考图像质量评价指标 | 第23-25页 |
2.3 本章小结 | 第25-26页 |
3 光照不均图像的自适应增强处理 | 第26-42页 |
3.1 相关研究 | 第26-30页 |
3.1.1 同态滤波技术 | 第26-28页 |
3.1.2 局部同态滤波技术 | 第28-29页 |
3.1.3 引导滤波技术 | 第29-30页 |
3.2 自适应空间多尺度同态滤波 | 第30-34页 |
3.2.1 自适应同态滤波器 | 第31-33页 |
3.2.2 空间多尺度同态滤波 | 第33-34页 |
3.3 自适应局部熵加权的引导滤波 | 第34-37页 |
3.3.1 自适应局部熵算子 | 第34-35页 |
3.3.2 自适应局部熵加权的引导滤波 | 第35-37页 |
3.4 增强处理算法设计及实验分析 | 第37-40页 |
3.4.1 HSV颜色空间 | 第37-38页 |
3.4.2 光照不均图像处理算法框架 | 第38-39页 |
3.4.3 光照不均图像的实验结果及分析 | 第39-40页 |
3.5 本章小结 | 第40-42页 |
4 雾化图像的自适应清晰化处理 | 第42-60页 |
4.1 相关研究 | 第42-47页 |
4.1.1 雾化图像的去雾模型 | 第42-43页 |
4.1.2 暗通道先验理论 | 第43-45页 |
4.1.3 基于暗通道先验的去雾技术 | 第45-47页 |
4.2 天空区域自适应检测分割算法 | 第47-51页 |
4.2.1 数学形态学理论 | 第47-49页 |
4.2.2 自适应检测分割天空区域 | 第49-51页 |
4.3 自适应估计及优化透射率 | 第51-55页 |
4.3.1 基于开运算的暗通道先验 | 第51-52页 |
4.3.2 透射率的自适应估计 | 第52-54页 |
4.3.3 不同场景子图中透射率的优化 | 第54-55页 |
4.4 自适应区间估计大气光 | 第55-56页 |
4.5 清晰化处理算法设计及实验分析 | 第56-59页 |
4.5.1 清晰化算法处理框架 | 第56-57页 |
4.5.2 雾化图像清晰化处理实验与分析 | 第57-59页 |
4.6 本章小结 | 第59-60页 |
5 低照度图像的自适应亮度恢复 | 第60-78页 |
5.1 相关研究 | 第60-63页 |
5.1.1 低照度图用于去雾框架的可行性分析 | 第60-62页 |
5.1.2 基于暗通道的低照度图像复原 | 第62-63页 |
5.2 基于退化模型的低照度图像自适应复原 | 第63-68页 |
5.2.1 基于V通道自适应估计透射率 | 第63-65页 |
5.2.2 自适应估计全局大气光 | 第65-66页 |
5.2.3 基于V通道的快速复原处理 | 第66-68页 |
5.3 自适应双域滤波去噪 | 第68-74页 |
5.3.1 退化模型的噪声分析 | 第69-70页 |
5.3.2 双域滤波的基本原理 | 第70-72页 |
5.3.3 双域滤波的自适应改进算法 | 第72-74页 |
5.4 亮度恢复算法设计及实验 | 第74-77页 |
5.4.1 亮度恢复框架 | 第74-75页 |
5.4.2 亮度恢复处理实验与分析 | 第75-77页 |
5.5 本章小结 | 第77-78页 |
6 总结和展望 | 第78-80页 |
6.1 总结 | 第78页 |
6.2 展望 | 第78-80页 |
参考文献 | 第80-84页 |
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第84-88页 |
学位论文数据集 | 第88页 |