图像去雾清晰化算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 基于非物理模型的图像增强方法 | 第14-15页 |
| 1.2.2 基于物理模型的图像复原方法 | 第15-17页 |
| 1.3 图像去雾复原存在的问题 | 第17-18页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第18-20页 |
| 第2章 去雾算法理论基础 | 第20-31页 |
| 2.1 雾霾定义以及形成原因 | 第20-21页 |
| 2.2 大气散射理论 | 第21-27页 |
| 2.2.1 大气散射概述 | 第21-23页 |
| 2.2.2 大气散射模型 | 第23-26页 |
| 2.2.3 雾天降质图像退化模型 | 第26-27页 |
| 2.3 雾天降质图像的特征 | 第27-28页 |
| 2.4 图像去雾结果客观评价方法 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于暗原色先验的图像去雾算法 | 第31-57页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 暗原色先验理论 | 第31-33页 |
| 3.3 基于暗原色先验去雾 | 第33-38页 |
| 3.3.1 透射率估计 | 第34-37页 |
| 3.3.2 图像去雾 | 第37-38页 |
| 3.4 暗原色先验去雾的局限性 | 第38-41页 |
| 3.4.1 最小值滤波器模板的局限性 | 第38-39页 |
| 3.4.2 明亮区域暗原色失效 | 第39-41页 |
| 3.4.3 算法效率过低 | 第41页 |
| 3.5 基于引导滤波改进的暗原色先验去雾算法 | 第41-52页 |
| 3.5.1 大气光值的计算方法改进 | 第42-43页 |
| 3.5.2 透射率的改进 | 第43-47页 |
| 3.5.3 天空域自适应修复 | 第47-52页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第52-56页 |
| 3.7 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 基于马尔科夫模型的图像去雾算法 | 第57-73页 |
| 4.1 引言 | 第57-58页 |
| 4.2 马尔科夫随机场 | 第58-63页 |
| 4.2.1 雾天图像几何信息 | 第58-59页 |
| 4.2.2 马尔科夫模型 | 第59-60页 |
| 4.2.3 马尔科夫模型的最优化 | 第60-63页 |
| 4.3 基于马尔科夫模型的去雾算法 | 第63-68页 |
| 4.3.1 算法流程 | 第63页 |
| 4.3.2 大气光值与透射图估计 | 第63-67页 |
| 4.3.3 图像去雾复原 | 第67-68页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第68-72页 |
| 4.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 第5章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 5.1 工作总结 | 第73-74页 |
| 5.2 工作展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第81页 |
