| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 不良环境下图像和视频增强的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 图像和视频增强的基本理论 | 第16-40页 |
| 2.1 不良环境形成的机理 | 第16-19页 |
| 2.1.1 夜晚环境的形成 | 第16-17页 |
| 2.1.2 雾的形成 | 第17-18页 |
| 2.1.3 雨雪的物理特性 | 第18-19页 |
| 2.2 大气散射模型物理模型 | 第19-21页 |
| 2.3 常用彩色空间 | 第21-24页 |
| 2.3.1 RGB彩色空间 | 第21-22页 |
| 2.3.2 HSI彩色空间 | 第22-23页 |
| 2.3.3 HSV彩色空间 | 第23页 |
| 2.3.4 YUV/YCrCb彩色空间 | 第23-24页 |
| 2.4 图像质量评价 | 第24-25页 |
| 2.4.1 图像质量主观评价 | 第24页 |
| 2.4.2 图像客观质量评价 | 第24-25页 |
| 2.5 传统图像和视频增强算法 | 第25-31页 |
| 2.5.1 Gamma校正 | 第25-26页 |
| 2.5.2 传统直方图均衡 | 第26-27页 |
| 2.5.3 CLAHE算法 | 第27-28页 |
| 2.5.4 基于小波变换的对比度增强法 | 第28-29页 |
| 2.5.5 基于Retinex彩色图像增强方法 | 第29-31页 |
| 2.6 基于暗通道的图像去雾算法 | 第31-34页 |
| 2.6.1 暗通道理论 | 第31-33页 |
| 2.6.2 DCP理论去雾流程 | 第33-34页 |
| 2.7 基于时间和空间的雨雪去除 | 第34-36页 |
| 2.7.1 雨雪的亮度特性 | 第34-35页 |
| 2.7.2 雨雪的方向特性 | 第35-36页 |
| 2.7.3 雨雪的去除流程 | 第36页 |
| 2.8 图像增强的其他算法 | 第36-39页 |
| 2.8.1 均值滤波 | 第36-37页 |
| 2.8.2 中值滤波 | 第37-38页 |
| 2.8.3 双边滤波 | 第38页 |
| 2.8.4 帧间平滑 | 第38-39页 |
| 2.9 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 夜晚环境下的视频增强 | 第40-48页 |
| 3.1 开方函数的特性分析 | 第40页 |
| 3.2 基于YUV、开方函数和吞噬细节的图像增强 | 第40-41页 |
| 3.3 图像的真彩色还原 | 第41-42页 |
| 3.4 夜晚换环境下视频增强算法 | 第42-43页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第43-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 雾天环境下的视频增强 | 第48-59页 |
| 4.1 基于暗通道理论去雾的分析 | 第48页 |
| 4.2 亮通道理论 | 第48-49页 |
| 4.3 导向滤波 | 第49-53页 |
| 4.4 基于亮通道和暗通道理论的去雾 | 第53-55页 |
| 4.5 实验结果和分析 | 第55-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 雨雪环境下的视频增强 | 第59-67页 |
| 5.1 基于亮度信息和局部信息的雨点检测 | 第59-60页 |
| 5.1.1 雨点位置信息初检 | 第59页 |
| 5.1.2 使用雨点面积信息进行雨点检测 | 第59-60页 |
| 5.2 基于方向信息的雨雪检测 | 第60页 |
| 5.3 基于亮度信息、局部信息和方向信息的雨滴去除 | 第60页 |
| 5.4 大雨环境下的视频增强 | 第60-61页 |
| 5.5 雪天环境下视频增强 | 第61-62页 |
| 5.6 实验结果与分析 | 第62-65页 |
| 5.7 本章小结 | 第65-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第67-68页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第74页 |