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 |