| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 大气退化物理模型法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 图像增强法 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究的主要内容及结构安排 | 第13-16页 |
| 1.3.1 本文研究主要内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 本文结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 雾天图像恢复方法 | 第16-35页 |
| 2.1 大气退化模型法 | 第16-17页 |
| 2.2 Retinex理论 | 第17-21页 |
| 2.2.1 Retinex理论的理论基础 | 第17-19页 |
| 2.2.2 Retinex理论思想及发展 | 第19-21页 |
| 2.3 经典Retinex算法 | 第21-29页 |
| 2.4 本文采用的实验结果评价指标 | 第29-30页 |
| 2.5 实验结果对比分析 | 第30-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 二步法TV-Retinex算法 | 第35-49页 |
| 3.1 Richardson-Lucy算法 | 第35-36页 |
| 3.2 分裂bregman方法基本思想 | 第36-38页 |
| 3.3 本文TV-Retinex模型去雾算法流程 | 第38-40页 |
| 3.4 算法流程图 | 第40-41页 |
| 3.5 实验结果分析 | 第41-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于梯度拟合TV-Retinex去雾算法 | 第49-60页 |
| 4.1 基于梯度拟合的先验去雾算法 | 第49页 |
| 4.2 基于梯度拟合的先验去雾算法过程 | 第49-50页 |
| 4.3 基于梯度拟合先验信息去雾算法流程图 | 第50-51页 |
| 4.4 基于梯度拟合先验信息TV-Retinex去雾算法 | 第51页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第51-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 总结和展望 | 第60-62页 |
| 5.1 全文研究工作总结 | 第60页 |
| 5.2 后续研究展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者简介 | 第68页 |