摘要 | 第3-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第9-17页 |
1.1 背景和意义 | 第9-10页 |
1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
1.2.1 能见度检测方面 | 第10-11页 |
1.2.2 雾天图像复原方面 | 第11-13页 |
1.3 论文研究内容及章节安排 | 第13-17页 |
1.3.1 论文来源 | 第13-14页 |
1.3.2 论文的主要工作 | 第14页 |
1.3.3 论文的结构安排 | 第14-17页 |
第二章 大气散射理论和图像退化模型 | 第17-28页 |
2.1 气象形成的光学原因 | 第17-23页 |
2.1.1 大气粒子 | 第17页 |
2.1.2 微粒散射近似模型 | 第17-19页 |
2.1.3 多次散射模型 | 第19-21页 |
2.1.4 天气形成条件 | 第21-23页 |
2.2 雾天图像降质退化模型 | 第23-27页 |
2.2.1 光学吸收基本原理 | 第23-24页 |
2.2.2 入射光散射衰减模型 | 第24-25页 |
2.2.3 大气光成像模型 | 第25-27页 |
2.3 本章小结 | 第27-28页 |
第三章 基于视频的日间能见度检测方法 | 第28-51页 |
3.1 基于LIP对比度的视频能见度检测算法 | 第28-32页 |
3.1.1 对比度定义 | 第28-30页 |
3.1.2 基于LIP处理框架的算法优化 | 第30-32页 |
3.2 基于路面固有亮度估算的视频能见度算法 | 第32-46页 |
3.2.1 雾天PTZ摄像机成像模型 | 第32-33页 |
3.2.2 路面高度、亮度一致性保证 | 第33-35页 |
3.2.3 路面亮度-距离特征曲线 | 第35页 |
3.2.4 基于采样估算路面视亮度的能见度检测方法 | 第35-39页 |
3.2.5 基于路面视亮度差平方的能见度检测算法优化 | 第39-46页 |
3.3 基于迹范数的能见度检测算法 | 第46-50页 |
3.3.1 迹范数 | 第46页 |
3.3.2 迹范数与消光系数的关系 | 第46-48页 |
3.3.3 性能测试 | 第48-50页 |
3.4 能见度检测算法对比分析 | 第50页 |
3.5 本章小结 | 第50-51页 |
第四章 基于APSF的夜间能见度检测方法 | 第51-59页 |
4.1 大气光晕形成 | 第51-52页 |
4.2 光晕和天气状况的关系 | 第52-53页 |
4.3 基于APSF的夜间能见度检测模型 | 第53-58页 |
4.3.1 APSF点光源扩散模型 | 第53-56页 |
4.3.2 实验验证 | 第56-58页 |
4.4 本章小结 | 第58-59页 |
第五章 图像去雾技术研究进展 | 第59-77页 |
5.1 基于图像增强的去雾方法 | 第59-64页 |
5.1.1 基于HSV空间的直方图均衡去雾算法 | 第59-62页 |
5.1.2 基于Retinex理论的图像去雾算法 | 第62-64页 |
5.2 基于物理模型的图像去雾方法 | 第64-75页 |
5.2.1 基于Fattal图像表面反射假设的去雾算法 | 第65-66页 |
5.2.2 基于暗原色先验估计的去雾算法 | 第66-69页 |
5.2.3 基于Tarel中值滤波估计的去雾算法 | 第69-71页 |
5.2.4 基于He导向滤波改进的暗原色去雾算法 | 第71-75页 |
5.3 本章小结 | 第75-77页 |
第六章 一种新的去雾算法及综合评价分析 | 第77-95页 |
6.1 一种符合人眼视觉特性的新的去雾算法 | 第77-85页 |
6.1.1 基于分块思想的大气光自适应表征 | 第78-79页 |
6.1.2 基于引导联合双边滤波的透射率估计 | 第79-81页 |
6.1.3 基于LMS的彩色对数(LIPC)图像增强 | 第81-85页 |
6.2 利用导向滤波进行升采样的加速方法 | 第85-86页 |
6.3 实验结果分析 | 第86-94页 |
6.3.1 实验结果图像 | 第86-90页 |
6.3.2 去雾效果评价 | 第90-94页 |
6.4 本章小结 | 第94-95页 |
第七章 总结与展望 | 第95-98页 |
7.1 论文的工作总结 | 第95页 |
7.2 主要的特点创新 | 第95-96页 |
7.3 今后的工作展望 | 第96-98页 |
参考文献 | 第98-102页 |
附录 攻读硕士期间参与的科研项目及发表论文 | 第102-103页 |
致谢 | 第103-104页 |