| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 论文研究内容及结构 | 第10-12页 |
| 第二章 图像去雾的理论框架概述 | 第12-21页 |
| 2.1 图像增强去雾方法概述 | 第12-19页 |
| 2.1.1 直方图均衡化 | 第13-15页 |
| 2.1.2 Retinex增强 | 第15-19页 |
| 2.1.3 图像增强去雾算法小结 | 第19页 |
| 2.2 图像复原去雾方法概述 | 第19-20页 |
| 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 雾化图像的退化机制 | 第21-34页 |
| 3.1 大气散射机制 | 第21-23页 |
| 3.2 大气散射模型 | 第23-31页 |
| 3.2.1 衰减模型 | 第24-27页 |
| 3.2.2 大气光散射模型 | 第27-29页 |
| 3.2.3 雾化图像的物理模型 | 第29-31页 |
| 3.3 雾化图像质量降低原因 | 第31-32页 |
| 3.3.1 图像模糊、对比度降低 | 第31-32页 |
| 3.3.2 图像颜色偏移 | 第32页 |
| 3.4 图像去雾到物理模型反演 | 第32-33页 |
| 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于物理模型的图像去雾方法 | 第34-68页 |
| 4.1 概述 | 第34页 |
| 4.2 Tan去雾算法 | 第34-39页 |
| 4.2.1 去雾思路 | 第34-36页 |
| 4.2.2 大气散射光强度A(x)的估计 | 第36-38页 |
| 4.2.3 算法流程 | 第38-39页 |
| 4.3 Fattal去雾算法 | 第39-43页 |
| 4.3.1 透射率的估计 | 第39-42页 |
| 4.3.2 大气光A的估计 | 第42-43页 |
| 4.4 He去雾算法 | 第43-49页 |
| 4.4.1 暗原色先验理论 | 第43-45页 |
| 4.4.2 暗原色去雾 | 第45-47页 |
| 4.4.3 软抠图优化法 | 第47-49页 |
| 4.5 本文算法 | 第49-62页 |
| 4.5.1 暗原色去雾白色晕块产生原因分析 | 第49-51页 |
| 4.5.2 最小滤波修复透射率 | 第51-52页 |
| 4.5.3 引导滤波修复透射率 | 第52-56页 |
| 4.5.4 最小滤波和引导滤波结合修复透射率 | 第56-59页 |
| 4.5.5 最小滤波和引导滤波各占比重对去雾效果的影响 | 第59-60页 |
| 4.5.6 大气光A的估计 | 第60页 |
| 4.5.7 去雾复原图像亮度的提高 | 第60-62页 |
| 4.6 算法性能分析 | 第62-67页 |
| 4.6.1 有效性分析 | 第62-66页 |
| 4.6.2 复杂度分析 | 第66-67页 |
| 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 雾化图像天空亮白区域处理 | 第68-75页 |
| 5.1 暗原色方法在天空亮白区域处理效果不佳的分析 | 第68-69页 |
| 5.2 天空亮白区域颜色的先验平面及其法向量 | 第69-70页 |
| 5.3 天空亮白区域的识别及处理 | 第70-74页 |
| 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-78页 |
| 6.1 主要工作总结 | 第75-76页 |
| 6.2 本文的创新点 | 第76页 |
| 6.3 本文的不足与展望 | 第76-78页 |
| 结束语 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第83页 |