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单幅图像去雾处理算法研究及软件实现

摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第1章 绪论第12-18页
   ·课题研究的背景和意义第12-13页
   ·国内外研究现状第13-17页
     ·基于图像增强的角度第13-15页
     ·基于物理模型的角度第15-16页
     ·现存的难点问题以及今后的发展方向第16-17页
   ·本文主要内容及结构安排第17-18页
第2章 图像去雾的理论基础第18-28页
   ·数字图像的表示第18页
   ·空间域图像增强第18-22页
     ·线性变换第18-19页
     ·分段线性变换第19页
     ·图像反转第19页
     ·对数变换第19-20页
     ·伽马变换第20页
     ·基于均值方差的非线性变换第20页
     ·直方图修正第20-22页
     ·灰度膨胀第22页
     ·灰度腐蚀第22页
   ·频率域图像增强第22-24页
     ·低通滤波第22-23页
     ·高通滤波第23-24页
     ·同态滤波第24页
   ·图像去雾算法效果性能评价第24-27页
     ·主观评价第24-25页
     ·客观评价第25-27页
   ·本章小结第27-28页
第3章 基于图像增强的去雾算法第28-49页
   ·基于直方图均衡化的雾天图像增强算法研究第28-34页
     ·全局直方图均衡化第28-29页
     ·子块不重叠直方图均衡化第29-30页
     ·子块重叠直方图均衡化第30页
     ·子块部分重叠直方图均衡化第30-32页
     ·对比度受限的直方图均衡化第32-34页
   ·基于Retinex的雾天图像增强算法研究第34-39页
     ·Retinex理论的背景第34-35页
     ·Retinex理论的发展第35-36页
     ·Retinex理论与同态滤波的关系第36页
     ·单尺度Retinex算法第36-38页
     ·多尺度Retinex算法第38-39页
   ·经典的基于图像增强的去雾算法优缺点比较第39页
   ·一种基于图像增强的改进去雾方案第39-48页
     ·基于RGB颜色空间图像增强的改进去雾方案第39-40页
     ·基于RGB颜色空间图像增强的改进去雾方案的实验结果仿真和分析第40-44页
     ·基于HSV颜色空间图像增强的改进去雾方案第44页
     ·基于HSV颜色空间图像增强的改进去雾方案的实验结果仿真和分析第44-48页
   ·本章小结第48-49页
第4章 基于暗通道先验的去雾算法第49-71页
   ·雾天成像基本原理第49-51页
     ·雾的形成第49-50页
     ·粒子的散射第50页
     ·雾天图像退化模型第50-51页
   ·暗通道先验原理第51-54页
   ·大气光值的估计第54-55页
   ·传输率的估计和优化第55-59页
     ·传输率的估计第55-57页
     ·“光晕”现象产生原因分析第57-58页
     ·传输率的优化第58-59页
   ·图像雾气的去除第59-61页
   ·改进的基于暗通道先验的快速去雾方案第61-70页
     ·基于形态学腐蚀的去雾方案第61-62页
     ·基于中值滤波的去雾方案第62-69页
     ·实验结果仿真和分析第69-70页
   ·本章小结第70-71页
第5章 基于MFC与Opencv的单幅图像快速去雾软件实现第71-82页
   ·软件需求分析第71-73页
     ·目的第71页
     ·范围第71页
     ·定义、缩略词、略语第71页
     ·软件描述第71-72页
     ·软件功能第72页
     ·用户特点第72页
     ·外部接口需求第72页
     ·开发平台第72-73页
     ·软件属性第73页
   ·设计软件优缺点分析及选取第73-74页
     ·设计软件优缺点分析第73页
     ·设计软件的选取第73-74页
   ·软件的设计与实现第74-81页
     ·软件设计总体流程第74页
     ·软件界面代码设计第74-77页
     ·软件功能代码嵌入第77-78页
     ·接口/数据传递类代码实现第78-79页
     ·软件界面说明第79-81页
   ·本章小结第81-82页
总结与展望第82-84页
致谢第84-85页
参考文献第85-88页

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