| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 致谢 | 第9-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| ·论文选题背景及意义 | 第14-15页 |
| ·课题的研究现状 | 第15-19页 |
| ·非模型去雾算法研究 | 第15-17页 |
| ·基于物理模型去雾算法研究 | 第17-19页 |
| ·本文研究内容 | 第19-20页 |
| ·本文章节安排 | 第20-21页 |
| 第二章 相关工作介绍 | 第21-27页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·Retinex 理论 | 第21-22页 |
| ·单尺度 Retinex 算法(SSR) | 第21-22页 |
| ·多尺度 Retinex 算法(MSR) | 第22页 |
| ·大气散射模型 | 第22-26页 |
| ·入射光衰减模型 | 第23-24页 |
| ·大气光成像模型 | 第24-25页 |
| ·雾天退化模型的推导 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于图像引导滤波的 Retinex 图像去雾算法 | 第27-37页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·图像引导滤波器 | 第27-30页 |
| ·图像引导滤波器算法 | 第27-29页 |
| ·尺度参数ε分析 | 第29-30页 |
| ·基于图像引导滤波的 Retinex 图像增强 | 第30-32页 |
| ·基于图像引导滤波平滑约束的 Retinex 算法 | 第30-31页 |
| ·基于两次图像引导滤波的 Retinex 算法 | 第31-32页 |
| ·基于小波域信息融合的多尺度 Retinex 算法 | 第32-33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-36页 |
| ·一次图像引导滤波 VS 两次图像引导滤波 | 第33页 |
| ·算法分析与对比 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于粒子群的雾天图像复原算法 | 第37-49页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·雾天图像退化模型 | 第37-39页 |
| ·均匀雾天图像退化模型 | 第37页 |
| ·不均匀雾天图像退化模型 | 第37-39页 |
| ·改进的 k-means 分割算法 | 第39-43页 |
| ·分割特征提取 | 第39-42页 |
| ·半反转特征 | 第39-41页 |
| ·纹理特征提取 | 第41页 |
| ·特征向量的构成 | 第41-42页 |
| ·改进的 k-means 图像分割 | 第42页 |
| ·改进的 k-means 分割算法的实现 | 第42-43页 |
| ·基于粒子群的图像复原算法 | 第43-45页 |
| ·β的估计 | 第43-44页 |
| ·传输图的修正及图像去雾 | 第44-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 雾天复原算法的评价 | 第49-57页 |
| ·相关工作 | 第49-50页 |
| ·雾天图像和去雾图像的分析 | 第50-51页 |
| ·图像提升度评价 | 第51-53页 |
| ·结构相似性评价 | 第53-54页 |
| ·去雾图像的评价 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·全文工作的总结 | 第57-58页 |
| ·未来工作的展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读硕士学位期间主要科研工作及成果 | 第64-65页 |
