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雾天图像清晰化技术的研究

摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第1章 绪论第12-22页
   ·研究背景与意义第12-13页
   ·国内外研究现状第13-18页
     ·基于非物理模型的图像增强方法第13-15页
     ·基于物理模型的图像恢复方法第15-18页
     ·雾天视频处理第18页
   ·本文的研究内容第18-19页
   ·本文的章节结构第19-22页
第2章 大气散射模型相关研究的介绍第22-42页
   ·大气散射理论第22-26页
     ·大气散射现象第22-23页
     ·入射光衰减模型与环境光成像模型第23-24页
     ·大气散射系数与波长的关系第24-25页
     ·大气散射模型第25-26页
   ·简化大气散射模型下的去雾技术第26-33页
     ·He的基于暗原色先验的算法第26-28页
     ·Tarel的快速去雾算法第28-30页
     ·基于介质传播函数与基于大气耗散函数的去雾技术的比较第30-33页
   ·大气散射模型不适用情况第33-37页
     ·参数不恒常第34-37页
     ·多散射现象第37页
   ·去雾算法处理效果的客观评价方法第37-41页
     ·基于可视边缘的评价方法第38-39页
     ·对比度的评价方法第39页
     ·颜色保持能力的评价方法第39-40页
     ·边缘保持能力的评价方法第40-41页
   ·本章小结第41-42页
第3章 基于局部极值的图像去雾算法第42-56页
   ·大气光照的求解第43-46页
     ·雾天图像灰度分布特征第43-44页
     ·基于广义高斯模型的区域分割算法第44-45页
     ·基于暗原色先验的大气光照求解第45-46页
   ·白平衡第46页
   ·大气耗散函数的求解第46-49页
     ·大气耗散函数的粗估计第46-47页
     ·基于局部极值的大气耗散函数细估计第47-49页
   ·色调映射第49-50页
   ·实验结果与分析第50-53页
   ·本章小结第53-56页
第4章 基于稀疏梯度先验的图像去雾算法第56-68页
   ·大气光照的求解第57-59页
     ·快速区域分割算法第57-58页
     ·大气光照求解的实验仿真与比较第58-59页
   ·大气耗散函数的求解第59-62页
     ·自然图像梯度分布特征第59-60页
     ·基于稀疏梯度先验模型的大气耗散函数细估计第60-62页
   ·基于非局部正则化模型的优化处理第62-63页
   ·实验结果与分析第63-67页
   ·本章小结第67-68页
第5章 基于图像融合的图像去雾算法第68-84页
   ·基于直方图统计的大气光照候选集合的获取方法第69-71页
     ·大气光照对去雾结果的影响第69-70页
     ·大气光照候选集合第70-71页
   ·介质传播函数的求解第71-74页
     ·介质传播函数的粗估计第71-72页
     ·基于WLS算法的介质传播函数的细估计第72-74页
   ·基于图像融合的优化处理第74-78页
     ·权重的选择第75-76页
     ·多尺度融合第76-78页
   ·实验结果与分析第78-82页
   ·本章小结第82-84页
第6章 基于马尔科夫随机场模型的Retinex雾天图像增强算法第84-98页
   ·Retinex原理与算法特性第85-88页
     ·Retinex原理第85-86页
     ·Retinex算法的特性第86-88页
   ·马尔科夫随机场第88-89页
   ·图像去雾的实现第89-92页
     ·颜色空间转换第89页
     ·基于Gaussian-MRF模型的照度分量估计第89-90页
     ·基于CLAHE算法的亮度校正与颜色补偿第90-91页
     ·基于Huber-MRF模型的优化操作第91-92页
     ·MRF模型的求解第92页
   ·实验结果与分析第92-95页
   ·本章小结第95-98页
第7章 雾天环境下的视频恢复算法第98-110页
   ·雾天视频处理技术第99-100页
   ·雾天视频恢复的实现第100-104页
     ·基于时空一致性约束的大气光照求解第100-101页
     ·介质传播函数的求解与时域约束第101-104页
   ·实验结果与分析第104-108页
   ·本章小结第108-110页
结论第110-112页
参考文献第112-120页
攻读博士学位期间所发表的学术论文第120-122页
致谢第122页

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