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雾天交通视频的能见度检测及图像去雾技术研究

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

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