| 中文摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 选题目的及背景 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究发展现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 图像去雾 | 第15-17页 |
| 1.2.2 离焦模糊图像复原 | 第17页 |
| 1.2.3 运动模糊图像复原 | 第17-18页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第18-19页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 退化车辆图像恢复基础 | 第21-34页 |
| 2.1 雾化降质图像恢复基础 | 第21-24页 |
| 2.1.1 大气散射现象 | 第21-22页 |
| 2.1.2 雾化图像降质模型 | 第22-24页 |
| 2.2 离焦、运动模糊图像恢复基础 | 第24-33页 |
| 2.2.1 图像退化一般模型 | 第25-27页 |
| 2.2.2 离焦模糊图像PSF | 第27-28页 |
| 2.2.3 运动模糊图像PSF | 第28-29页 |
| 2.2.4 模糊图像复原方法综述 | 第29-33页 |
| 2.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 雾化降质图像检测与增强 | 第34-51页 |
| 3.1 基于对比度的雾化图像检测 | 第34-35页 |
| 3.1.1 雾化图像对比度特性 | 第34-35页 |
| 3.1.2 雾化图像判别实现过程 | 第35页 |
| 3.2 图像去雾算法 | 第35-48页 |
| 3.2.1 暗通道先验去雾算法 | 第36-40页 |
| 3.2.2 基于直方图均衡化的图像去雾算法 | 第40-46页 |
| 3.2.3 Retinex图像增强算法 | 第46-48页 |
| 3.3 雾化车辆图像增强实现过程 | 第48-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 离焦、运动模糊车辆图像的恢复 | 第51-83页 |
| 4.1 模糊车辆区域检测 | 第51-57页 |
| 4.1.1 图像功率谱斜度 | 第51-53页 |
| 4.1.2 图像梯度双高斯分布标准差 | 第53-55页 |
| 4.1.3 模糊车辆区域检测实现 | 第55-57页 |
| 4.2 模糊类型分类 | 第57-62页 |
| 4.2.1 模糊图像倒谱分析 | 第57-58页 |
| 4.2.2 基于倒谱的离焦、运动模糊类别鉴别 | 第58-62页 |
| 4.3 基于微分图像自相关的离焦模糊参数估计 | 第62-66页 |
| 4.3.1 离焦模糊半径估计 | 第62-64页 |
| 4.3.2 实验分析 | 第64-66页 |
| 4.4 基于倒谱分析的运动模糊参数估计 | 第66-70页 |
| 4.4.1 运动模糊方向估计 | 第66-67页 |
| 4.4.2 运动模糊尺度估计 | 第67-68页 |
| 4.4.3 实验分析 | 第68-70页 |
| 4.5 运动模糊频谱图像增强 | 第70-76页 |
| 4.5.1 基于小波重构的频谱纹理增强算法 | 第71-72页 |
| 4.5.2 基于FRIT的频谱纹理增强算法 | 第72-74页 |
| 4.5.3 带有频谱增强的运动模糊PSF参数鉴别流程 | 第74-75页 |
| 4.5.4 实验分析 | 第75-76页 |
| 4.6 离焦、运动模糊车辆图像的复原 | 第76-82页 |
| 4.6.1 振铃效应的抑制 | 第76-81页 |
| 4.6.2 离焦、运动模糊车辆图像的分块复原 | 第81-82页 |
| 4.7 本章小结 | 第82-83页 |
| 第五章 恶劣条件下车牌识别系统设计与实现 | 第83-95页 |
| 5.1 系统总体介绍 | 第83-85页 |
| 5.2 车牌识别算法实现 | 第85-91页 |
| 5.2.1 车牌定位 | 第85-88页 |
| 5.2.2 车牌字符切割 | 第88-90页 |
| 5.2.3 基于模板匹配的字符识别 | 第90-91页 |
| 5.3 qVLPR系统实现 | 第91-94页 |
| 5.3.1 开发平台与相关工具 | 第91页 |
| 5.3.2 主要功能介绍 | 第91-94页 |
| 5.4 本章小结 | 第94-95页 |
| 第六章 总结与展望 | 第95-97页 |
| 6.1 工作总结与创新点 | 第95页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第95-97页 |
| 参考文献 | 第97-103页 |
| 攻读硕士学位期间科研论文 | 第103-104页 |
| 致谢 | 第104-105页 |