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单幅图像去雨算法的研究

摘要第4-5页
abstract第5页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景与意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
        1.2.1 基于视频图像的图像去雨第10-11页
        1.2.2 基于单幅图像的去雨技术第11-12页
    1.3 本文的研究内容与创新点第12-13页
    1.4 本文的结构安排第13-14页
第2章 相关背景知识第14-23页
    2.1 单幅图像中雨滴的特性第14-16页
        2.1.1 雨滴的几何特性第14页
        2.1.2 雨滴的亮度特性第14-16页
        2.1.3 雨滴的色彩特性第16页
    2.2 稀疏表示与字典学习第16-22页
        2.2.1 稀疏表示第16-17页
        2.2.2 稀疏分解算法第17-20页
        2.2.3 字典学习第20-22页
    2.3 本章小结第22-23页
第3章 基于传播滤波与引导滤波的有雨图像分解第23-33页
    3.1 引言第23页
    3.2 背景知识第23-28页
        3.2.1 双边滤波第23-24页
        3.2.2 引导滤波第24-26页
        3.2.3 传播滤波第26-28页
    3.3 基于传播滤波与引导滤波的有雨图像分解算法第28-30页
        3.3.1 传播滤波分解有雨图像第28页
        3.3.2 引导滤波分解有雨图像第28页
        3.3.3 结合传播滤波和引导滤波的有雨图像分解第28-30页
    3.4 实验结果对比与分析第30-32页
    3.5 本章小结第32-33页
第4章 基于雨痕检测和改进的双边滤波的图像去雨算法第33-44页
    4.1 引言第33-34页
    4.2 雨痕检测第34-38页
        4.2.1 纯雨区域的提取第34-36页
        4.2.2 字典学习和稀疏编码第36-37页
        4.2.3 雨痕掩模的优化第37-38页
    4.3 雨痕的去除第38-39页
    4.4 实验结果对比和分析第39-43页
    4.5 本章总结第43-44页
第5章 总结与展望第44-46页
    5.1 总结第44页
    5.2 展望第44-46页
参考文献第46-50页
致谢第50-51页
研究生发表的学术论文与成果第51页

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