| 摘要 | 第1页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 详细摘要 | 第6-17页 |
| 1 引言 | 第17-33页 |
| ·图像处理的研究背景 | 第17页 |
| ·视频监控系统的发展现状与不足 | 第17-20页 |
| ·恶劣天气或夜晚光照不足对图像质量的影响 | 第20-22页 |
| ·恶劣天气条件下图像退化成因 | 第20-21页 |
| ·夜晚图像退化成因 | 第21-22页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第22-27页 |
| ·恶劣天气退化图像处理研究现状 | 第22-25页 |
| ·夜晚图像处理研究现状 | 第25-26页 |
| ·图像增强产品研发现状 | 第26页 |
| ·发展趋势 | 第26-27页 |
| ·目前已有的图像增强方法 | 第27-31页 |
| ·传统的图像增强方法 | 第27-28页 |
| ·基于多尺度分析的图像增强方法 | 第28-29页 |
| ·基于数学形态学增强方法 | 第29页 |
| ·基于模糊理论增强方法 | 第29页 |
| ·基于人类视觉的图像增强方法 | 第29页 |
| ·基于Retinex理论的图像增强方法 | 第29-31页 |
| ·论文结构和预计创新点 | 第31-33页 |
| ·论文结构 | 第31-32页 |
| ·论文预计创新点 | 第32-33页 |
| 2 恶劣天气退化图像处理基础 | 第33-51页 |
| ·恶劣天气退化图像常用复原方法 | 第33-40页 |
| ·基于McCartney模型的图像复原方法 | 第33-36页 |
| ·基于Oakley模型的图像恢复 | 第36-38页 |
| ·维纳滤波方法 | 第38-40页 |
| ·恶劣天气退化图像常用增强方法 | 第40-47页 |
| ·直接对比度增强方法 | 第40-41页 |
| ·局部对比度增强方法 | 第41-42页 |
| ·直方图均衡方法 | 第42-43页 |
| ·同态滤波方法 | 第43-46页 |
| ·基于小波的方法 | 第46-47页 |
| ·基于Retinex理论的方法 | 第47页 |
| ·图像质量评价指标 | 第47-49页 |
| ·亮度均值和方差 | 第48页 |
| ·信息熵 | 第48页 |
| ·清晰度 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 3 Retinex理论及其图像增强方法 | 第51-69页 |
| ·Retinex理论概述 | 第51-53页 |
| ·Retinex理论研究现状 | 第53-65页 |
| ·随机游走Retinex方法 | 第54-55页 |
| ·同态滤波Retinex方法 | 第55页 |
| ·泊松方程式方法 | 第55页 |
| ·基于迭代计算的Retinex方法 | 第55-57页 |
| ·可变框架Retinex方法 | 第57-58页 |
| ·中心环绕Retinex方法 | 第58-65页 |
| ·Retinex理论在恶劣天气下图像增强中的应用 | 第65-66页 |
| ·Retinex理论在夜晚图像增强处理中的应用 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 4 基于Retinex理论的恶劣天气退化图像增强方法 | 第69-89页 |
| ·方法提出及其基本原理 | 第69-70页 |
| ·图像全局调整策略 | 第70-74页 |
| ·传统的直方图均衡(HE)方法 | 第70页 |
| ·改进的保持灰度级直方图均衡(AGPHE)方法 | 第70-71页 |
| ·改进的直方图均衡(AHE)方法 | 第71-72页 |
| ·实验分析 | 第72-74页 |
| ·图像局部调整策略 | 第74-76页 |
| ·图像不同细节增益调整策略 | 第76-78页 |
| ·实验结果及分析 | 第78-88页 |
| ·沙尘退化图像实验 | 第78-81页 |
| ·雾天退化图像实验 | 第81-85页 |
| ·雨天退化图像实验 | 第85-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 5 基于Retinex理论的夜晚图像增强方法 | 第89-107页 |
| ·方法提出及其基本原理 | 第89-91页 |
| ·高动态范围图像色调映射方法 | 第91-97页 |
| ·各向异性扩散方程 | 第91-93页 |
| ·非线性滤波器方法 | 第93-96页 |
| ·梯度域方法 | 第96-97页 |
| ·夜晚图像增强方法 | 第97-101页 |
| ·全局亮度调节策略 | 第97-98页 |
| ·局部细节增强策略 | 第98-100页 |
| ·颜色增强 | 第100-101页 |
| ·实验结果分析与讨论 | 第101-104页 |
| ·本章小结 | 第104-107页 |
| 6 基于DSP的视频图像增强系统的设计及实现 | 第107-125页 |
| ·概述 | 第107页 |
| ·硬件平台DSP处理器 | 第107-111页 |
| ·TMS320DM642的基本结构 | 第108-110页 |
| ·DSP芯片的结构特点 | 第110-111页 |
| ·系统硬件设计 | 第111-114页 |
| ·系统结构 | 第111-113页 |
| ·系统开发 | 第113-114页 |
| ·系统优化 | 第114-120页 |
| ·卷积核优化 | 第114-115页 |
| ·Retinex算法只处理亮度分量 | 第115-116页 |
| ·应用卷积定理 | 第116-117页 |
| ·EDMA技术提高数据的传输速度 | 第117-118页 |
| ·Retinex算法执行步骤的优化 | 第118页 |
| ·更快速的FFT和双缓存 | 第118-119页 |
| ·软件移植及其优化 | 第119-120页 |
| ·实验结果分析与讨论 | 第120-122页 |
| ·本章小结 | 第122-125页 |
| 7 结论与展望 | 第125-127页 |
| ·结论 | 第125-126页 |
| ·展望 | 第126-127页 |
| 参考文献 | 第127-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
| 作者简介、在学期间发表的学术论文及参加科研工作情况 | 第134页 |