| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·国外研究现状 | 第10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·本论文的主要工作 | 第11-12页 |
| 第二章 红外热成像特征分析 | 第12-19页 |
| ·红外热成像系统介绍 | 第12-13页 |
| ·红外热成像直方图 | 第13-17页 |
| ·直方图定义 | 第13-15页 |
| ·热成像直方图特点 | 第15-17页 |
| ·热成像图的对比度及分辨率分析 | 第17页 |
| ·热成像图的对比度 | 第17页 |
| ·热成像图的分辨率 | 第17页 |
| ·红外热成像图的噪声分析 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 图像增强基本算法 | 第19-41页 |
| ·概述 | 第19页 |
| ·空间域增强算法 | 第19-32页 |
| ·灰度变换 | 第19-25页 |
| ·直方图修正 | 第25-27页 |
| ·图像的平滑降噪处理 | 第27-30页 |
| ·图像空间域锐化 | 第30-32页 |
| ·频率域增强算法 | 第32-37页 |
| ·频率域平滑 | 第33-35页 |
| ·频率域锐化 | 第35-37页 |
| ·彩色增强技术 | 第37-39页 |
| ·灰度分层法 | 第37-38页 |
| ·灰度变换彩色法 | 第38-39页 |
| ·频率滤波增强 | 第39页 |
| ·其他的图像增强算法 | 第39-40页 |
| ·图像增强算法分析 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于RETINEX理论的红外热成像增强算法 | 第41-62页 |
| ·人眼视觉特性和颜色视觉理论 | 第41-46页 |
| ·人眼视觉特性 | 第41-42页 |
| ·颜色视觉理论 | 第42-45页 |
| ·色彩恒常性 | 第45-46页 |
| ·RETINEX理论的基本思想 | 第46-48页 |
| ·Retinex理论介绍 | 第46-47页 |
| ·Retinex算法模型 | 第47-48页 |
| ·传统RETINEX算法分类 | 第48-53页 |
| ·单尺度Retinex算法 | 第49-50页 |
| ·多尺度加权平均Retinex算法 | 第50-51页 |
| ·McCann’s Retinex算法 | 第51-53页 |
| ·基于RETINEX可变框架图像增强改进模型 | 第53-56页 |
| ·基于Retinex理论可变框架图像增强模型介绍 | 第53-54页 |
| ·改进的Retinex可变框架图像增强模型 | 第54-56页 |
| ·基于RETINEX理论的TV-RETINEX算法 | 第56-61页 |
| ·TV-Retinex模型介绍 | 第56-57页 |
| ·切分Bregman迭代 | 第57页 |
| ·模型计算 | 第57-58页 |
| ·实验及结果分析 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 结论与展望 | 第62-64页 |
| ·本文工作总结 | 第62页 |
| ·未来展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68页 |