| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第9-16页 |
| 1.2.1 基于整数阶偏微分方程的图像增强算法 | 第9-10页 |
| 1.2.2 基于分数阶偏微分方程的图像增强算法 | 第10-15页 |
| 1.2.3 雾天图像增强算法 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的内容安排 | 第16-19页 |
| 2 基于双向扩散和冲击滤波的雾天图像增强算法 | 第19-31页 |
| 2.1 基于暗原色先验的雾天图像预处理 | 第19页 |
| 2.2 基于双向扩散和冲击滤波的雾天图像增强算法 | 第19-24页 |
| 2.2.1 模型的建立 | 第19-22页 |
| 2.2.2 模型的离散 | 第22-24页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第24-28页 |
| 2.3.1 算法复杂性分析 | 第24页 |
| 2.3.2 实验结果分析 | 第24-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-31页 |
| 3 基于分数阶梯度场的雾天图像增强偏微分方程算法 | 第31-43页 |
| 3.1 模型的建立与求解 | 第32-36页 |
| 3.1.1 分数阶梯度场及其增强方法 | 第32-34页 |
| 3.1.2 分数阶偏微分方程模型的建立 | 第34页 |
| 3.1.3 模型的离散 | 第34-36页 |
| 3.2 实验结果与分析 | 第36-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-43页 |
| 4 基于自适应分数阶偏微分方程的雾天图像增强算法 | 第43-61页 |
| 4.1 基于分数阶偏微分方程的雾天图像增强算法 | 第43-44页 |
| 4.1.1 基于Risez分数阶导数的反扩散方程的图像增强算法 | 第43-44页 |
| 4.1.2 模型的离散 | 第44页 |
| 4.2 分数阶微分阶数的经验公式 | 第44-49页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第49-58页 |
| 4.3.1 分数阶微分阶数经验公式有效性验证 | 第49-51页 |
| 4.3.2 本章算法图像增强效果验证 | 第51-54页 |
| 4.3.3 本文三种雾天图像增强算法的对比 | 第54-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-61页 |
| 5 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 总结 | 第61页 |
| 5.2 展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 附录 | 第71页 |