| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 去雾算法研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 图像复原去雾算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 图像增强去雾算法研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 雾天图像增强算法理论 | 第17-28页 |
| 2.1 雾天图像特性 | 第17-19页 |
| 2.1.1 雾天形成 | 第17页 |
| 2.1.2 雾天图像特性 | 第17-19页 |
| 2.2 同态滤波增强算法 | 第19-21页 |
| 2.3 直方图均衡化去雾算法 | 第21-26页 |
| 2.3.1 全局直方图均衡算法 | 第21-24页 |
| 2.3.2 自适应直方图均衡算法 | 第24-25页 |
| 2.3.3 对比度受限制自适应直方图算法 | 第25-26页 |
| 2.4 图像质量评价 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于暗原色先验的Retinex图像去雾算法 | 第28-53页 |
| 3.1 基于暗原色先验理论图像增强算法 | 第28-31页 |
| 3.1.1 暗原色先验理论 | 第28页 |
| 3.1.2 暗原色先验理论算法 | 第28-29页 |
| 3.1.3 透射率估计 | 第29-30页 |
| 3.1.4 无雾图像的恢复 | 第30-31页 |
| 3.2 Retinex理论基础 | 第31-32页 |
| 3.3 基于中心环绕Retinex算法 | 第32-36页 |
| 3.3.1 单尺度Retinex算法(SSR) | 第32-33页 |
| 3.3.2 多尺度Retinex算法(MSR) | 第33-35页 |
| 3.3.3 带色彩恢复Retinex算法(MSRCR) | 第35页 |
| 3.3.4 中心环绕Retinex算法存在的不足 | 第35-36页 |
| 3.4 基于暗原色先验理论的Retinex图像增强算法 | 第36-43页 |
| 3.4.1 暗原色先验算法 | 第37-39页 |
| 3.4.2 RGB空间到HIS空间的转换 | 第39-40页 |
| 3.4.3 调整亮度分量I | 第40-42页 |
| 3.4.4 饱和度分量S调整 | 第42页 |
| 3.4.5 HIS空间到RGB空间的转换 | 第42-43页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第43-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 基于同态滤波的Retinex图像去雾增强算法 | 第53-67页 |
| 4.1 基于同态滤波Retinex图像去雾增强算法 | 第53-61页 |
| 4.1.1 图像去噪预处理 | 第55-56页 |
| 4.1.2 巴特沃斯滤波器构造 | 第56-58页 |
| 4.1.3 MSR的线性拉伸处理改进 | 第58-59页 |
| 4.1.4 CLAHE算法进行图像去雾优化 | 第59-61页 |
| 4.2 实验结果与数据分析 | 第61-65页 |
| 4.3 本章小结 | 第65-67页 |
| 第5章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 总结 | 第67-68页 |
| 5.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第73页 |
