| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第12-14页 |
| 缩略语对照表 | 第14-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 基于图像增强的去雾方法 | 第16-17页 |
| 1.2.2 基于图像复原的去雾方法 | 第17-18页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第18-19页 |
| 第2章 雾霾形成与模型特性分析 | 第19-24页 |
| 2.1 雾霾特性分析 | 第19页 |
| 2.1.1 雾霾的定义及形成原因 | 第19页 |
| 2.2 大气散射理论及模型 | 第19-23页 |
| 2.2.1 直接衰减模型 | 第20-21页 |
| 2.2.2 大气衰减模型 | 第21-22页 |
| 2.2.3 大气散射模型 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 单幅图像雾霾浓度感知器 | 第24-36页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 自然场景统计特征 | 第24-26页 |
| 3.3 雾霾浓度感知器 | 第26-33页 |
| 3.3.1 合成有雾图像NSS特征与雾霾浓度的关系分析 | 第27-28页 |
| 3.3.2 自然有雾图像NSS特征与雾霾浓度的关系分析 | 第28页 |
| 3.3.3 NSS特征选取 | 第28-31页 |
| 3.3.4 雾霾浓度估计器 | 第31-33页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第33-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于雾霾浓度的自然图像去雾算法 | 第36-50页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 基于雾霾浓度的透射率估计模型 | 第36-39页 |
| 4.2.1 最优透射率模型 | 第36-38页 |
| 4.2.2 简单透射率模型 | 第38-39页 |
| 4.2.3 大气光向量的求解 | 第39页 |
| 4.2.4 图像去雾 | 第39页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第39-49页 |
| 4.3.1 图像去雾性能评价 | 第40页 |
| 4.3.2 合成图像实验结果与分析 | 第40-43页 |
| 4.3.3 自然图像实验结果与分析 | 第43-48页 |
| 4.3.4 期望亮度的讨论 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于雾霾浓度的夜间图像去雾 | 第50-56页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 夜间场景下的大气光学模型 | 第50-51页 |
| 5.3 本文的工作 | 第51-52页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第52-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 结论和展望 | 第56-58页 |
| 6.1 本文主要工作 | 第56页 |
| 6.2 研究展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 附录A 攻读硕士期间承担的科研任务 | 第63-64页 |
| 附录B 攻读硕士期间的研究成果 | 第64-65页 |
| 附录C | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |