雾天图像增强算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 图像增强技术的国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 图像增强基本算法在雾天图像上的应用研究 | 第14-25页 |
| 2.1 图像质量评价方法 | 第14-15页 |
| 2.2 直方图均衡化算法及其应用效果 | 第15-17页 |
| 2.3 同态滤波算法及其应用效果 | 第17-19页 |
| 2.4 小波变换算法及其应用效果 | 第19-20页 |
| 2.5 Retinex算法及其应用效果 | 第20-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 改进的同态滤波雾天图像增强算法 | 第25-30页 |
| 3.1 同态滤波算法的改进优化 | 第25-26页 |
| 3.2 本文算法的流程 | 第26-27页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第27-29页 |
| 3.3.1 主观评价 | 第27-28页 |
| 3.3.2 客观评价 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 改进的暗通道及MSR雾天图像增强算法 | 第30-42页 |
| 4.1 彩色空间 | 第30-33页 |
| 4.1.1 RGB彩色空间 | 第30-31页 |
| 4.1.2 HSV彩色空间 | 第31-32页 |
| 4.1.3 彩色空间模式转换 | 第32-33页 |
| 4.2 图像去雾基本模型 | 第33-34页 |
| 4.3 暗原色先验理论 | 第34-37页 |
| 4.3.1 传统透射率估计 | 第35-36页 |
| 4.3.2 改进透射率估计 | 第36-37页 |
| 4.4 改进的MSR算法 | 第37-38页 |
| 4.4.1 伽马校正 | 第37-38页 |
| 4.4.2 Sigmoid函数 | 第38页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第38-41页 |
| 4.5.1 主观评价 | 第38-40页 |
| 4.5.2 客观评价 | 第40-41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 改进的形态学及MSR雾天图像增强算法 | 第42-48页 |
| 5.1 形态学基本原理 | 第42页 |
| 5.2 基于top-hat的多尺度形态学 | 第42-43页 |
| 5.3 基于引导滤波的MSR算法 | 第43-44页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第44-47页 |
| 5.4.1 主观评价 | 第44-46页 |
| 5.4.2 客观评价 | 第46-47页 |
| 5.4.3 三种改进算法总结 | 第47页 |
| 5.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 攻读硕士研究生期间的研究成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
