基于局部均值和标准差的图像去雾算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 引言 | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究概述和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 图像的增强技术 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于物理模型的复原方法的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容以及结构安排 | 第14-16页 |
| 2 去雾方法研究基础 | 第16-26页 |
| 2.1 雾的形成原因 | 第16-17页 |
| 2.2 大气散射模型理论 | 第17-22页 |
| 2.2.1 入射光的衰减模型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 大气散射光模型 | 第19-20页 |
| 2.2.3 雾天图像的大气散射模型 | 第20-22页 |
| 2.3 雾天图像的基本特点 | 第22-23页 |
| 2.4 图像去雾效果的客观评价方法 | 第23-24页 |
| 2.5 RGB颜色模型 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于局部均值和标准差的雾天图像去雾算法 | 第26-41页 |
| 3.1 图像局部区域均值和标准差与景深之间的关系 | 第26-29页 |
| 3.2 大气散射光的估计及雾天图像修复 | 第29-31页 |
| 3.2.1 估计大气散射光 | 第29-30页 |
| 3.2.2 雾天图像修复 | 第30-31页 |
| 3.3 改进大气散射光的估计方法 | 第31-34页 |
| 3.3.1 重新估计大气散射光 | 第32-33页 |
| 3.3.2 改进的图像修复算法 | 第33-34页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第34-40页 |
| 3.4.1 去雾窗口大小以及参数 ρ 的确定 | 第34-36页 |
| 3.4.2 去雾效果评价 | 第36-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 基于局部均值和标准差的雾天图像自适应去雾算法 | 第41-49页 |
| 4.1 自适应算法的实现 | 第41-43页 |
| 4.1.1 自适应算法的基本思想 | 第41-42页 |
| 4.1.2 自适应算法的实现 | 第42-43页 |
| 4.2 雾天修复图像增强 | 第43-44页 |
| 4.3 算法实现 | 第44-45页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第45-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 结论与展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果清单 | 第56页 |
