| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 基于非物理模型的去雾算法 | 第15页 |
| 1.2.2 基于大气散射物理模型的去雾算法 | 第15-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容与结构安排 | 第17-18页 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 本论文结构 | 第18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 基于暗原色先验的图像去雾算法 | 第19-32页 |
| 2.1 大气散射物理模型 | 第19-20页 |
| 2.2 暗原色先验图像去雾 | 第20-26页 |
| 2.2.1 暗原色先验理论 | 第20-21页 |
| 2.2.2 基于暗原色先验的图像去雾 | 第21-26页 |
| 2.3 细化透射率的相关研究工作 | 第26-31页 |
| 2.3.1 双边滤波 | 第26-27页 |
| 2.3.2 中值滤波 | 第27-28页 |
| 2.3.3 引导滤波 | 第28-30页 |
| 2.3.4 结果对比 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于联合LLSURE滤波器和图像融合的快速单幅图像去雾 | 第32-45页 |
| 3.1 联合LLSURE滤波器去雾 | 第32-35页 |
| 3.1.1 联合LLSURE滤波器工作原理 | 第32-34页 |
| 3.1.2 联合LLSURE滤波器细化透射率 | 第34页 |
| 3.1.3 大气光值估计 | 第34-35页 |
| 3.1.4 复原无雾图像 | 第35页 |
| 3.2 基于图像融合的图像去雾 | 第35-39页 |
| 3.2.1 仿去雾图 | 第36-37页 |
| 3.2.2 图像融合理论知识 | 第37-38页 |
| 3.2.3 图像融合去雾算法 | 第38-39页 |
| 3.3 算法实施步骤和实验结果对比 | 第39-43页 |
| 3.3.1 算法实施步骤 | 第39-40页 |
| 3.3.2 实验结果 | 第40-41页 |
| 3.3.3 与现有去雾算法对比 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 图像去雾在回转窑火焰图像上的应用 | 第45-52页 |
| 4.1 回转窑燃煤火焰图像检测背景 | 第45-47页 |
| 4.2 基于去雾的火焰图像增强 | 第47-49页 |
| 4.2.1 现有去雾算法对燃煤火焰图像增强 | 第47-48页 |
| 4.2.2 基于平均模式的图像融合去雾 | 第48-49页 |
| 4.3 算法实施步骤和实验结果对比 | 第49-51页 |
| 4.3.1 算法具体实施步骤 | 第49页 |
| 4.3.2 实验结果和结果对比 | 第49-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 总结与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第59-60页 |
| 附录 B 攻读硕士学位期间参研项目 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |