| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第7-9页 |
| ·研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文的工作 | 第11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 图像处理的基础知识 | 第12-25页 |
| ·图像退化的数学模型 | 第12-13页 |
| ·图像的退化模型 | 第12-13页 |
| ·离散图像的退化模型 | 第13页 |
| ·传统的图像恢复方法 | 第13-15页 |
| ·无约束恢复 | 第14页 |
| ·有约束恢复 | 第14-15页 |
| ·传统的图像增强方法 | 第15-19页 |
| ·基于空域的增强方法 | 第15-16页 |
| ·基于频域的增强方法 | 第16-19页 |
| ·大气散射模型 | 第19-23页 |
| ·大气中的粒子 | 第20-21页 |
| ·粒子的散射特性 | 第21-22页 |
| ·大气的退化模型 | 第22-23页 |
| ·直方图模型 | 第23-24页 |
| ·直方图 | 第23页 |
| ·直方图均衡化 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于深度分割直方图均衡化的天气退化图像复原 | 第25-43页 |
| ·传统的退化图像的处理算法 | 第25-32页 |
| ·中值滤波 | 第25-26页 |
| ·均值滤波 | 第26-27页 |
| ·拉普拉斯锐化 | 第27-29页 |
| ·掩膜匹配法 | 第29-30页 |
| ·同态滤波 | 第30-32页 |
| ·直方图均衡化 | 第32-36页 |
| ·全局直方图均衡化 | 第32-33页 |
| ·局部直方图均衡化 | 第33-36页 |
| ·基于深度的恢复算法 | 第36-40页 |
| ·深度计算 | 第36-37页 |
| ·深度分析和仿真 | 第37-40页 |
| ·基于深度的局部直方图均衡化 | 第40-42页 |
| ·天空亮度 | 第40页 |
| ·图像的深度 | 第40-41页 |
| ·局部直方图均衡化 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于大气散射模型的天气退化图像复原 | 第43-52页 |
| ·大气散射模型 | 第43-44页 |
| ·基于精确深度的大气散射模型恢复 | 第44-48页 |
| ·天空亮度的获得 | 第44-45页 |
| ·图像的深度计算 | 第45-46页 |
| ·图像的恢复 | 第46-48页 |
| ·彩色图像的恢复 | 第48-51页 |
| ·彩色图像处理 | 第48-49页 |
| ·深度的计算 | 第49页 |
| ·图像的恢复 | 第49-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·论文的总结 | 第52-53页 |
| ·本文的不足 | 第53页 |
| ·对图像恢复的展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57页 |