| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 基于视频图像的去雨雪的方法 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于单幅图像的去雨雪的方法 | 第14-16页 |
| 1.3 论文的主要研究内容和创新点 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 背景知识 | 第19-27页 |
| 2.1 雨雪的物理特性 | 第19-20页 |
| 2.1.1 雨雪的外表特性 | 第19页 |
| 2.1.2 雨雪天成像的物理模型 | 第19-20页 |
| 2.2 引导滤波 | 第20-24页 |
| 2.2.1 引导滤波的定义 | 第20-22页 |
| 2.2.2 运用引导滤波的单幅图像去雨雪方法 | 第22-24页 |
| 2.3 L_0梯度最小化 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于多次引导滤波的去雨雪方法 | 第27-47页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 雨雪的边缘特性 | 第28-29页 |
| 3.3 三种边缘的低频特性 | 第29-32页 |
| 3.4 选取更好的没有雨雪的参考图像 | 第32-34页 |
| 3.4.1 窗口大小的选取 | 第32-33页 |
| 3.4.2 正则化参数的选取 | 第33-34页 |
| 3.5 基于多次引导滤波的单幅图像去雨雪方法 | 第34-38页 |
| 3.6 实验结果分析以及对比实验 | 第38-43页 |
| 3.6.1 不同情况下图像去除雨雪效果 | 第40-41页 |
| 3.6.2 对比实验 | 第41-43页 |
| 3.7 存在的缺点 | 第43-44页 |
| 3.8 加入颜色先验的后处理 | 第44-46页 |
| 3.9 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于引导L_0平滑滤波的去雨雪方法 | 第47-61页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 引导的L_0平滑滤波 | 第47-52页 |
| 4.3 基于引导的L_0平滑滤波的单幅图像去雨雪方法 | 第52-53页 |
| 4.4 实验结果分析与对比实验 | 第53-60页 |
| 4.4.1 引导的L_0平滑滤波的应用 | 第53-54页 |
| 4.4.2 本章提出去雨雪方法的实验结果 | 第54-55页 |
| 4.4.3 对比实验 | 第55-57页 |
| 4.4.4 RGB颜色空间和HSV颜色空间的分析实验 | 第57-59页 |
| 4.4.5 加入颜色先验的后处理 | 第59-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读学位期间科研成果 | 第67页 |