| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 图像去雾的国内外研究情况 | 第12-15页 |
| 1.2.1 基于图像增强的算法 | 第13页 |
| 1.2.2 基于大气物理模型的算法 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的内容与结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 大气散射理论和雾天图像特性分析 | 第17-25页 |
| 2.1 大气散射理论及其现象 | 第17-19页 |
| 2.2 大气散射模型 | 第19-23页 |
| 2.2.1 入射光衰减模型 | 第20-21页 |
| 2.2.2 大气光成像模型 | 第21-22页 |
| 2.2.3 雾天图像成像模型 | 第22-23页 |
| 2.3 雾天图像退化的原因和特性分析 | 第23-24页 |
| 2.3.1 雾天图像颜色失真特性 | 第23-24页 |
| 2.3.2 雾天图像低对比度特性 | 第24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于暗原色先验的单幅图像去雾 | 第25-41页 |
| 3.1 暗原色先验理论 | 第25-27页 |
| 3.2 运用暗原色先验去雾 | 第27-34页 |
| 3.2.1 估算透射率 | 第28-29页 |
| 3.2.2 软抠图 | 第29-31页 |
| 3.2.3 求解大气光 | 第31-32页 |
| 3.2.4 恢复出原图像 | 第32-33页 |
| 3.2.5 图像块的选取对于去雾结果的影响 | 第33-34页 |
| 3.3 基于暗原色先验的改进去雾算法 | 第34-36页 |
| 3.3.1 通过导向滤波快速优化透射率图 | 第34-36页 |
| 3.3.2 修复暗原色去雾图像有天空区域或白色物体的去雾光晕效果 | 第36页 |
| 3.4 评价指标 | 第36-37页 |
| 3.4.1 有效细节强度 | 第36-37页 |
| 3.4.2 色调还原程度 | 第37页 |
| 3.4.3 结构信息 | 第37页 |
| 3.4.4 综合评价 | 第37页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第37-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于优化的对比度增强的单幅图像去雾 | 第41-57页 |
| 4.1 传统的对比度增强算法 | 第41-44页 |
| 4.1.1 直方图均衡化 | 第41-42页 |
| 4.1.2 自适应直方图均衡化 | 第42页 |
| 4.1.3 限制对比度自适应直方图均衡化 | 第42-44页 |
| 4.2 基于优化的对比度增强算法 | 第44-51页 |
| 4.2.1 估计大气光 | 第44-45页 |
| 4.2.2 估计透射率 | 第45-50页 |
| 4.2.3 透射率值优化 | 第50-51页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第51-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 基于场景先验和最优透射率图的单幅图像去雾 | 第57-69页 |
| 5.1 场景透射率的理论边界和实际边界 | 第57-60页 |
| 5.1.1 透射率图的理论边界 | 第57-59页 |
| 5.1.2 透射率图的实际边界 | 第59-60页 |
| 5.2 场景先验下的最优透射率 | 第60-65页 |
| 5.2.1 场景辐射局部一致性 | 第60-62页 |
| 5.2.2 场景透射率内容感知性 | 第62-64页 |
| 5.2.3 单幅图像去雾结果 | 第64页 |
| 5.2.4 算法实现的问题 | 第64-65页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第65-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 总结与展望 | 第69-71页 |
| 论文工作总结 | 第69页 |
| 后续研究工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 附件 | 第77页 |