图像去雾方法的研究与设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 基于图像增强的图像去雾方法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 基于物理模型的图像复原方法 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构 | 第15-16页 |
| 第2章 大气散射理论及图像质量评价标准 | 第16-22页 |
| 2.1 大气散射理论 | 第16-19页 |
| 2.1.1 大气散射模型 | 第16-17页 |
| 2.1.2 衰减模型 | 第17页 |
| 2.1.3 大气光模型 | 第17-18页 |
| 2.1.4 雾天退化模型 | 第18-19页 |
| 2.2 图像质量评价标准 | 第19-21页 |
| 2.2.1 主观评价标准 | 第20页 |
| 2.2.2 客观评价标准 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 去雾方法研究 | 第22-40页 |
| 3.1 基于图像增强的图像去雾方法 | 第22-26页 |
| 3.1.1 直方图均衡化方法 | 第23-25页 |
| 3.1.2 同态滤波方法 | 第25-26页 |
| 3.2 暗原色先验复原去雾方法 | 第26-31页 |
| 3.2.1 暗原色先验理论 | 第26-28页 |
| 3.2.2 暗原色先验理论去雾方法 | 第28-31页 |
| 3.3 各去雾方法性能测试对比 | 第31-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 图像分割与图像融合 | 第40-49页 |
| 4.1 图像分割 | 第40-43页 |
| 4.1.1 阈值方法 | 第40-41页 |
| 4.1.2 区域方法 | 第41-42页 |
| 4.1.3 边缘检测方法 | 第42页 |
| 4.1.4 基于遗传算法的方法 | 第42-43页 |
| 4.2 图像融合 | 第43-48页 |
| 4.2.1 加权平均方法 | 第44-45页 |
| 4.2.2 HIS方法 | 第45页 |
| 4.2.3 PCA方法 | 第45-46页 |
| 4.2.4 Pyramid方法 | 第46-47页 |
| 4.2.5 小波方法 | 第47-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 图像去雾方法的设计与实现 | 第49-63页 |
| 5.1 图像去雾方法的设计 | 第49-56页 |
| 5.1.1 带雾图像的远、近景区域的分割设计 | 第50-53页 |
| 5.1.2 带雾图像的远、近景区域去雾方法的设计 | 第53-55页 |
| 5.1.3 远近景区域去雾图像的拼接 | 第55-56页 |
| 5.2 设计去雾方法的实验 | 第56-60页 |
| 5.3 图像去雾的可视化实现 | 第60-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第69页 |
