| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 图像增强技术的国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 图像增强基本算法与评价方法 | 第15-25页 |
| 2.1 图像质量评价方法 | 第15-16页 |
| 2.1.1 主观评价 | 第15页 |
| 2.1.2 客观评价 | 第15-16页 |
| 2.2 经典的低照度图像增强算法 | 第16-24页 |
| 2.2.1 直方图均衡化算法及其效果仿真 | 第17-18页 |
| 2.2.2 同态滤波算法及其效果仿真 | 第18-19页 |
| 2.2.3 小波变换算法及其效果仿真 | 第19-21页 |
| 2.2.4 Retinex算法及其效果仿真 | 第21-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于去雾技术的低照度图像增强算法 | 第25-39页 |
| 3.1 低照度图像与雾天图像的关系 | 第25页 |
| 3.2 大气散射模型 | 第25-28页 |
| 3.2.1 衰减模型 | 第26-27页 |
| 3.2.2 大气光模型 | 第27-28页 |
| 3.2.3 雾天图像成像模型 | 第28页 |
| 3.3 暗原色先验理论 | 第28-30页 |
| 3.4 改进的暗原色先验与直方图均衡化融合算法 | 第30-34页 |
| 3.4.1 改进的透射率细化 | 第31-33页 |
| 3.4.2 改进的大气光值估计 | 第33-34页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第34-38页 |
| 3.5.1 实验结果主观分析 | 第35-37页 |
| 3.5.2 实验结果客观分析 | 第37-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于同态滤波及多尺度Retinex低照度图像增强算法 | 第39-52页 |
| 4.1 颜色空间 | 第39-42页 |
| 4.1.1 RGB颜色空间 | 第39-40页 |
| 4.1.2 HSV颜色空间 | 第40-41页 |
| 4.1.3 颜色空间模式转换 | 第41-42页 |
| 4.2 改进的同态滤波算法 | 第42-45页 |
| 4.3 改进多尺度Retinex算法 | 第45-47页 |
| 4.3.1 Gamma校正 | 第45-46页 |
| 4.3.2 Sigmoid函数 | 第46页 |
| 4.3.3 饱和度自适应非线性增强 | 第46页 |
| 4.3.4 基于同态滤波及MSR改进算法流程 | 第46-47页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第47-51页 |
| 4.4.1 实验结果主观分析 | 第48-50页 |
| 4.4.2 实验结果客观分析 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读学位期间发表的学术成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |