| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-24页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-22页 |
| 1.2.1 白天雾天图像复原算法 | 第16-21页 |
| 1.2.2 夜间雾天图像复原算法 | 第21-22页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第22-23页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第23-24页 |
| 第二章 雾天图像退化模型 | 第24-29页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 雾天图像退化模型 | 第24-28页 |
| 2.2.1 入射光衰减模型 | 第24-25页 |
| 2.2.2 大气光成像模型 | 第25-27页 |
| 2.2.3 模型整合 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于光照估计的夜间图像去雾 | 第29-45页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 光学模型 | 第29-30页 |
| 3.3 去雾算法流程 | 第30-39页 |
| 3.3.1 算法框架 | 第30-31页 |
| 3.3.2 光源区域检测 | 第31-32页 |
| 3.3.3 估计光照图 | 第32-33页 |
| 3.3.4 修正光照图 | 第33-34页 |
| 3.3.5 估计传输图和局部大气光 | 第34-36页 |
| 3.3.6 修正传输图和局部大气光 | 第36-37页 |
| 3.3.7 去雾 | 第37页 |
| 3.3.8 颜色校正 | 第37-39页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第39-43页 |
| 3.4.1 本章算法结果 | 第39-40页 |
| 3.4.2 主观评价分析 | 第40-41页 |
| 3.4.3 客观评价分析 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于图像块先验的EPLL图像复原 | 第45-59页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 图像块先验 | 第45-48页 |
| 4.2.1 图像块先验的应用 | 第46页 |
| 4.2.2 基于图像块的统计特性的常用模型 | 第46-48页 |
| 4.3 EPLL图像复原框架及夜间雾天图像退化模型 | 第48-49页 |
| 4.3.1 EPLL图像复原框架 | 第48页 |
| 4.3.2 夜间雾天图像退化模型 | 第48-49页 |
| 4.4 复原算法流程 | 第49-55页 |
| 4.4.1 算法框架 | 第49页 |
| 4.4.2 图像块先验模型的选择 | 第49-50页 |
| 4.4.3 参数估计 | 第50-52页 |
| 4.4.4 半二次分解优化算法 | 第52-53页 |
| 4.4.5 估计噪声方差 | 第53-55页 |
| 4.5 实验结果 | 第55-57页 |
| 4.5.1 实验数据 | 第55页 |
| 4.5.2 主观评价分析 | 第55-57页 |
| 4.5.3 客观评价分析 | 第57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第59-60页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-68页 |
| 攻读硕士学位期间主要科研工作及成果 | 第68-69页 |