数字图像去雾方法及其应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 图像去雾的国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本文主要工作和各章节安排 | 第10-11页 |
| 1.3.1 本文主要工作 | 第10页 |
| 1.3.2 各章节安排 | 第10-11页 |
| 第二章 雾天图像退化物理模型及暗通道先验算法 | 第11-26页 |
| 2.1 雾天图像退化物理模型 | 第11-14页 |
| 2.1.1 衰减模型 | 第12-13页 |
| 2.1.2 环境光模型 | 第13页 |
| 2.1.3 雾图退化物理模型公式总结 | 第13-14页 |
| 2.2 暗通道先验 | 第14-17页 |
| 2.3 基于暗通道先验的去雾算法 | 第17-25页 |
| 2.3.1 大气光A估计 | 第17-18页 |
| 2.3.2 粗略透射率图估计 | 第18-21页 |
| 2.3.3 精细化透射率图 | 第21-22页 |
| 2.3.4 恢复去雾图像 | 第22页 |
| 2.3.5 基于DCP的去雾算法的不足之处 | 第22-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 各种改进去雾算法探讨 | 第26-44页 |
| 3.1 基于中值滤波的去雾算法 | 第26-30页 |
| 3.1.1 求解大气光幕 | 第26-28页 |
| 3.1.2 图像恢复 | 第28-29页 |
| 3.1.3 中值滤波去雾算法的不足 | 第29-30页 |
| 3.2 基于导向联合双边滤波的去雾算法 | 第30-36页 |
| 3.2.1 双边滤波和联合双边滤波介绍 | 第30-32页 |
| 3.2.2 导向联合双边滤波 | 第32-34页 |
| 3.2.3 基于导向联合双边滤波的去雾算法介绍 | 第34-36页 |
| 3.3 基于导向滤波的去雾算法 | 第36-43页 |
| 3.3.1 导向滤波介绍 | 第37-39页 |
| 3.3.2 基于导向滤波的去雾算法介绍 | 第39-42页 |
| 3.3.3 导向去雾算法的不足 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 本文的两种改进去雾算法 | 第44-58页 |
| 4.1 基于导向滤波的一种改进去雾算法 | 第44-48页 |
| 4.1.1 改进去雾算法介绍 | 第44-45页 |
| 4.1.2 改进去雾算法的效果分析 | 第45-47页 |
| 4.1.3 改进去雾算法总结 | 第47-48页 |
| 4.2 基于局部自适应滤波的去雾算法 | 第48-57页 |
| 4.2.1 局部自适应去噪模型 | 第49-51页 |
| 4.2.2 去雾算法流程 | 第51-52页 |
| 4.2.3 局部自适应滤波参数估计 | 第52页 |
| 4.2.4 大气光A估计 | 第52-53页 |
| 4.2.5 亮度调整 | 第53-54页 |
| 4.2.6 去雾流程总结 | 第54-55页 |
| 4.2.7 结果分析 | 第55-57页 |
| 4.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 本文的工作 | 第58页 |
| 5.2 下一步工作的方向 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
