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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

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