| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 雾霾天气下图像去雾技术的分类 | 第9-10页 |
| 1.2.2 基于图像增强的去雾算法 | 第10-12页 |
| 1.2.3 图像复原法去雾技术 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容及结构安排 | 第13-16页 |
| 1.3.1 本文的主要研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第13-16页 |
| 第2章 去雾算法的基础 | 第16-28页 |
| 2.1 不同天气对光线的影响 | 第16-17页 |
| 2.2 不同能见度下图像的特点分析 | 第17-19页 |
| 2.3 图像增强基础 | 第19-22页 |
| 2.3.1 空域增强 | 第19-22页 |
| 2.3.2 频域增强 | 第22页 |
| 2.4 大气散射模型 | 第22-25页 |
| 2.4.1 入射光衰减模型 | 第23-24页 |
| 2.4.2 大气光模型 | 第24-25页 |
| 2.4.3 雾天图像成像物理模型 | 第25页 |
| 2.5 雾天图像评价标准 | 第25-28页 |
| 第3章 改进的雾霾天气图像增强算法 | 第28-38页 |
| 3.1 色彩恒常性及Retinex理论 | 第28-30页 |
| 3.1.1 算法原理 | 第28-29页 |
| 3.1.2 Retinex算法的实现 | 第29-30页 |
| 3.2 几种常见的Retinex算法 | 第30-32页 |
| 3.2.1 单尺度Retinex算法 | 第30-31页 |
| 3.2.2 多尺度Retinex算法 | 第31-32页 |
| 3.2.3 带有色彩恢复的多尺度Retinex算法 | 第32页 |
| 3.3 改进的自适应Retinex算法 | 第32-34页 |
| 3.3.1 视觉敏感度研究 | 第32-33页 |
| 3.3.2 自适应尺度参数设计 | 第33-34页 |
| 3.4 几种算法去雾结果对比 | 第34-38页 |
| 3.4.1 主观评价 | 第34-36页 |
| 3.4.2 客观评价 | 第36-38页 |
| 第4章 导向滤波优化的单幅去雾算法 | 第38-58页 |
| 4.1 基于暗原色先验的去雾清晰化算法 | 第38-44页 |
| 4.1.1 大气光和透射率的求取 | 第40-42页 |
| 4.1.2 透射率的优化 | 第42-44页 |
| 4.2 暗原色算法的改进 | 第44-53页 |
| 4.2.1 四叉树搜索算法 | 第44-45页 |
| 4.2.2 天空区域透射率的补偿 | 第45-48页 |
| 4.2.3 导向滤波的改进 | 第48-51页 |
| 4.2.4 滤波窗口的改进 | 第51-53页 |
| 4.3 去雾结果与分析 | 第53-58页 |
| 4.3.1 主观评价 | 第53-56页 |
| 4.3.2 客观评价 | 第56-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |