| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题背景及意义 | 第10页 |
| ·雾天条件下图像清晰化方法研究与发展现状 | 第10-15页 |
| ·雾天图像增强处理的研究现状 | 第11-13页 |
| ·雾天图像恢复处理的研究现状 | 第13-15页 |
| ·雾天图像区域分割增强算法的研究现状 | 第15页 |
| ·课题的难点及本论文研究的方法 | 第15-17页 |
| ·课题的难点 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容 | 第16-17页 |
| 第二章 基于遗传算法的图像分割技术研究 | 第17-30页 |
| ·图像分割方法描述 | 第17-18页 |
| ·遗传算法的特点及实现过程 | 第18-21页 |
| ·遗传算法的特点 | 第19页 |
| ·遗传算法的实现过程 | 第19-21页 |
| ·基于遗传算法的图像分割 | 第21-26页 |
| ·基于最佳熵的遗传分割算法(KSW 法) | 第21-23页 |
| ·基于最大类间方差的遗传分割方法 | 第23-24页 |
| ·基于 Fisher 准则函数的遗传分割方法 | 第24-26页 |
| ·基于不同适应度函数的遗传分割算法实验结果分析 | 第26-29页 |
| ·基于不同适应度函数的遗传分割算法实验 | 第26-28页 |
| ·基于不同适应度函数的遗传分割算法分析研究 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 自适应遗传算法在雾天图像处理中的应用 | 第30-36页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·自适应遗传分割算法的实现 | 第30-34页 |
| ·自适应遗传算法 | 第30-31页 |
| ·自适应遗传分割算法的实现 | 第31-34页 |
| ·基于 Fisher 准则的自适应遗传分割算法对雾天图像的分割 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 退化图像的复原处理研究 | 第36-50页 |
| ·雾天退化图像的直方图方法处理 | 第36-39页 |
| ·灰度直方图描述 | 第36页 |
| ·直方图均衡化方法处理 | 第36-37页 |
| ·局部直方图均衡化处理 | 第37-39页 |
| ·雾天近景退化图像的增强 | 第39-40页 |
| ·雾天远景退化图像的的恢复 | 第40-45页 |
| ·McCartney 模型 | 第40-42页 |
| ·基于McCartney 模型的恢复方法 | 第42-44页 |
| ·分割光学的确定及分割图像中的远景处理 | 第44-45页 |
| ·景物影像的清晰化 | 第45-46页 |
| ·不同天气条件下的实验结果及分析 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 总结与展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 附录 （攻读硕士学位期间发表论文目录） | 第55-56页 |
| 详细摘要 | 第56-63页 |