| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 基于图像增强的雾天图像去雾算法研究 | 第11-13页 |
| 1.2.2 基于图像复原的雾天图像去雾算法研究 | 第13-14页 |
| 1.2.3 遥感图像去雾研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.4 单幅遥感图像自适应快速去雾算法研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 课题研究目标及内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文目录安排 | 第17-18页 |
| 第二章 图像去雾理论基础 | 第18-32页 |
| 2.1 雾的成因 | 第18页 |
| 2.2 大气退化物理模型 | 第18-21页 |
| 2.2.1 大气散射现象 | 第18-19页 |
| 2.2.2 大气散射模型 | 第19-21页 |
| 2.2.3 雾天图像退化模型 | 第21页 |
| 2.3 基于图像增强的图像去雾方法 | 第21-25页 |
| 2.3.1. 直方图均衡化算法 | 第22页 |
| 2.3.2. Retinex算法 | 第22-25页 |
| 2.3.3 同态滤波算法 | 第25页 |
| 2.4 基于图像复原的图像去雾 | 第25-30页 |
| 2.4.1 基于多幅图像的去雾算法 | 第26-27页 |
| 2.4.2 基于单幅图像的去雾算法 | 第27-30页 |
| 2.5 图像质量评价 | 第30-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于暗原色先验的去雾算法研究 | 第32-45页 |
| 3.1 暗原色先验理论概述 | 第32页 |
| 3.2 基于暗原色先验规律的去雾原理及步骤 | 第32-35页 |
| 3.3 透射率图细化 | 第35-42页 |
| 3.3.1 基于双边滤波的透射率细化算法 | 第35-36页 |
| 3.3.2 基于联合双边滤波的透射率细化算法 | 第36页 |
| 3.3.3 基于导向滤波的透射率细化算法 | 第36-42页 |
| 3.4 透射率细化与去雾效果 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 遥感图像自适应快速去雾算法研究 | 第45-60页 |
| 4.1 大气光值的改进 | 第45-46页 |
| 4.2 快速去雾算法研究 | 第46-55页 |
| 4.2.1 快速去雾算法核心思想 | 第46-47页 |
| 4.2.2 上采样复原方法的改进 | 第47-52页 |
| 4.2.3 下采样参数与去雾耗时 | 第52-55页 |
| 4.3 自适应快速去雾算法 | 第55-58页 |
| 4.3.1 基于耗时最小的自适应快速去雾 | 第55-57页 |
| 4.3.2 基于熵值最大的自适应快速去雾 | 第57-58页 |
| 4.4 遥感图像的自适应快速去雾算法 | 第58-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第60-69页 |
| 5.1 自适应快速去雾算法实验结果及分析 | 第60-68页 |
| 5.2 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结和展望 | 第69-71页 |
| 6.1 全文总结 | 第69-70页 |
| 6.2 工作展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |