雾天图像清晰化算法研究及其DSP实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·课题的研究现状 | 第11-14页 |
| ·雾天图像增强算法 | 第11-12页 |
| ·雾天图像复原算法 | 第12-14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-16页 |
| 2 基于图像增强的去雾算法 | 第16-29页 |
| ·常用图像增强方法 | 第16-23页 |
| ·直方图均衡化 | 第16-18页 |
| ·灰度变换 | 第18-20页 |
| ·图像平滑 | 第20-21页 |
| ·图像锐化 | 第21-22页 |
| ·同态滤波 | 第22-23页 |
| ·小波变换 | 第23页 |
| ·基于图像增强的去雾算法 | 第23-28页 |
| ·改进的直方图均衡化方法 | 第23-25页 |
| ·Retinex算法 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 基于图像复原的去雾算法 | 第29-40页 |
| ·图像复原技术 | 第29页 |
| ·雾天图像退化机理 | 第29-33页 |
| ·雾的形成 | 第29-30页 |
| ·大气散射理论 | 第30页 |
| ·入射光衰减模型 | 第30-31页 |
| ·大气光成像模型 | 第31-32页 |
| ·雾天图像成像模型 | 第32-33页 |
| ·基于图像复原的去雾算法概述 | 第33-35页 |
| ·基于多幅图像去雾 | 第33-34页 |
| ·基于单幅图像去雾 | 第34-35页 |
| ·基于暗原色先验的单幅图像去雾算法 | 第35-39页 |
| ·暗原色先验 | 第35-36页 |
| ·算法流程 | 第36-39页 |
| ·算法性能分析 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 改进的实时图像 /视频去雾算法 | 第40-52页 |
| ·实时图像视频去雾算法 | 第40-47页 |
| ·参数A的估计 | 第41-42页 |
| ·导向滤波改善透射率t(x) | 第42-44页 |
| ·自适应亮度增强 | 第44页 |
| ·大面积灰白区域的处理 | 第44-46页 |
| ·速度上的进一步优化 | 第46-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-51页 |
| ·主观视觉 | 第47-49页 |
| ·客观评价 | 第49-50页 |
| ·运行时间比较 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 雾天图像清晰化算法的DSP实现 | 第52-63页 |
| ·DSP硬件开发平台 | 第52-55页 |
| ·DM642介绍 | 第53-54页 |
| ·硬件系统总体结构 | 第54-55页 |
| ·DSP软件开发环境 | 第55-58页 |
| ·CCS集成开发环境 | 第55页 |
| ·DSP/BIOS实时操作系统 | 第55-57页 |
| ·软件结构 | 第57-58页 |
| ·去雾算法的DSP实现 | 第58-62页 |
| ·算法流程 | 第58-59页 |
| ·DSP优化方法 | 第59-60页 |
| ·DSP实现结果 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 6 结论 | 第63-65页 |
| ·工作总结 | 第63页 |
| ·不足与展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果 | 第71页 |
