低照度图像的增强去噪算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-20页 |
| 1.2.1 低照度图像增强算法研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 低照度图像去噪算法研究现状 | 第17-20页 |
| 1.3 本文研究内容及论文结构 | 第20-21页 |
| 第二章 低照度图像增强及去噪算法研究 | 第21-41页 |
| 2.1 传统的图像增强方法 | 第21-29页 |
| 2.1.1 灰度变换方法 | 第21-24页 |
| 2.1.2 直方图均衡化方法 | 第24-26页 |
| 2.1.3 基于Retinex理论的增强方法 | 第26-29页 |
| 2.2 传统的图像去噪方法 | 第29-37页 |
| 2.2.1 空间域去噪方法 | 第29-33页 |
| 2.2.2 变换域去噪方法 | 第33-37页 |
| 2.3 图像质量评价方法 | 第37-40页 |
| 2.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 基于去雾理论的低照度图像快速增强算法 | 第41-65页 |
| 3.1 图像去雾算法分析 | 第41-51页 |
| 3.1.1 大气散射理论 | 第41-46页 |
| 3.1.2 暗原色先验理论 | 第46-47页 |
| 3.1.3 基于暗原色先验理论的去雾算法 | 第47-51页 |
| 3.2 基于去雾理论的低照度图像增强算法分析 | 第51-57页 |
| 3.2.1 低照度图像增强算法基础 | 第51-53页 |
| 3.2.2 低照度图像增强算法的性能分析 | 第53-57页 |
| 3.3 改进的基于去雾理论的快速增强方法 | 第57-60页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第60-63页 |
| 3.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第四章 低照度图像的同步增强去噪算法 | 第65-81页 |
| 4.1 低照度增强算法对噪声的敏感性分析 | 第65-67页 |
| 4.2 低照度同步增强去噪算法设计 | 第67-77页 |
| 4.2.1 低照度同步增强去噪模型的建立 | 第67-71页 |
| 4.2.2 低照度同步增强去噪模型的求解 | 第71-77页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第77-80页 |
| 4.4 本章小结 | 第80-81页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第81-99页 |
| 5.1 实验方法及数据集介绍 | 第81-84页 |
| 5.2 典型低照度增强算法与本文算法的对比 | 第84-86页 |
| 5.2.1 主观视觉效果对比 | 第84-86页 |
| 5.2.2 客观质量评价对比 | 第86页 |
| 5.3 直接增强算法与本文算法的对比 | 第86-89页 |
| 5.3.1 主观视觉效果对比 | 第86-88页 |
| 5.3.2 客观质量评价对比 | 第88-89页 |
| 5.4 先去噪后增强算法与本文算法的对比 | 第89-94页 |
| 5.4.1 主观视觉效果对比 | 第89-93页 |
| 5.4.2 客观质量评价对比 | 第93-94页 |
| 5.5 先增强后去噪算法与本文算法的对比 | 第94-98页 |
| 5.5.1 主观视觉效果对比 | 第94-97页 |
| 5.5.2 客观质量评价对比 | 第97-98页 |
| 5.6 本章小结 | 第98-99页 |
| 第六章 总结与展望 | 第99-101页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第99-100页 |
| 6.2 进一步工作展望 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-107页 |
| 致谢 | 第107-109页 |
| 作者简介 | 第109-110页 |
