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基于局部信息特征的雾天图像增强算法研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
致谢第8-13页
第一章 绪论第13-19页
   ·课题研究背景及意义第13页
   ·国内外的研究现状第13-17页
     ·图像增强的研究成果第13-16页
     ·雾天图像增强的难点第16-17页
   ·图像增强质量评价第17页
   ·本文主要工作及结构安排第17-19页
第二章 雾天图像增强基础算法原理第19-29页
   ·引言第19页
   ·频率域法第19-22页
     ·低通滤波器第19-21页
     ·高通滤波器第21-22页
     ·带通和带阻滤波器第22页
   ·空间域法第22-25页
     ·灰度线性变换第23-24页
     ·非线性拉伸第24-25页
   ·色彩空间第25-28页
     ·RGB 空间与CMY 空间第26-27页
     ·YUV 空间第27页
     ·HSI 空间第27-28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 基于直方图的雾天图像增强研究第29-42页
   ·基于直方图的增强基础第29-30页
   ·传统直方图增强算法介绍第30-34页
     ·直方图均衡化(histogram equalization)第30-32页
     ·直方图规定化(histogram specification)第32-34页
   ·局部化直方图均衡化算法第34-36页
     ·块重叠直方图均衡化算法第34页
     ·子块部分重叠直方图均衡化第34-35页
     ·插值自适应的直方图均衡化算法第35-36页
   ·改进的局部直方图均衡化算法第36-41页
     ·亮度保持的图像增强技术第36-37页
     ·改进的插值自适应算法步骤第37-39页
     ·实验对比分析第39-41页
   ·本章小结第41-42页
第四章 基于RETINEX 算法的雾天图像增强研究第42-59页
   ·引言第42-43页
   ·基于中心环绕的RETINEX 算法第43-45页
   ·滤波器可变的RETINEX 算法第45-52页
     ·算法整体流程第45-46页
     ·关键技术及具体步骤第46-49页
     ·实验分析第49-52页
   ·基于信息融合的MSR 算法第52-58页
     ·算法原理与步骤第52-54页
     ·实验分析第54-58页
   ·本章小结第58-59页
第五章 总结与展望第59-61页
参考文献第61-66页
攻读硕士学位期间参与的科研项目第66-67页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第67-68页

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