| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题背景与目的意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第13-15页 |
| 第2章 经典的图像去雾算法 | 第15-22页 |
| 2.1 基于最大化局部对比度的去雾算法 | 第15-16页 |
| 2.2 基于ICA的图像去雾算法 | 第16-17页 |
| 2.3 基于暗通道先验理论的图像去雾方法 | 第17-21页 |
| 2.3.1 大气光散射物理模型 | 第17-18页 |
| 2.3.2 暗通道先验理论 | 第18-19页 |
| 2.3.3 基于暗通道先验的去雾算法 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 利用像素相似性抑制光圈效应 | 第22-27页 |
| 3.1 利用像素相似性获得改进的暗通道图 | 第22-24页 |
| 3.1.1 利用像素相似性获得改进暗通道图的基本思想 | 第22-23页 |
| 3.1.2 利用像素相似性获得改进暗通道图的算法 | 第23-24页 |
| 3.2 利用像素相似性抑制光圈效应的实验结果分析 | 第24-26页 |
| 3.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 基于超像素自适应分配大气光值 | 第27-33页 |
| 4.1 采用SLIC方法分割图像 | 第27-28页 |
| 4.2 估算图像大气光最大值的方法 | 第28-31页 |
| 4.3 自适应分配图像超像素块的大气光值 | 第31-32页 |
| 4.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第5章 基于区域雾浓度的自适应调参图像去雾方法 | 第33-46页 |
| 5.1 基于区域雾浓度自适应调参图像去雾的基本思想 | 第33-34页 |
| 5.2 基于区域雾浓度自适应调参的图像去雾算法 | 第34-35页 |
| 5.3 大范围天空区域和偏白较亮物体去雾效果的改进 | 第35-38页 |
| 5.4 基于区域雾浓度自适应调参去雾算法的实验结果分析 | 第38-45页 |
| 5.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第6章 结束语 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 | 第52-53页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第53页 |
