| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 基于图像增强的去雾方法 | 第16-18页 |
| 1.2.1 直方图均衡去雾方法 | 第16页 |
| 1.2.2 基于小波变换的去雾方法 | 第16-17页 |
| 1.2.3 Retinex去雾方法 | 第17-18页 |
| 1.3 基于物理模型的去雾方法 | 第18-20页 |
| 1.3.1 利用光线偏振特性和图像深度信息的去雾方法 | 第18-19页 |
| 1.3.2 基于条件假设的去雾方法 | 第19页 |
| 1.3.3 基于先验知识的去雾方法 | 第19-20页 |
| 1.3.4 其他一些有效的方法 | 第20页 |
| 1.4 论文研究内容和章节安排 | 第20-23页 |
| 第二章 图像去雾的理论知识 | 第23-37页 |
| 2.1 数字图像基本常识 | 第23-24页 |
| 2.1.1 数字图像 | 第23页 |
| 2.1.2 空间滤波及卷积 | 第23-24页 |
| 2.2 雾图成像理论和模型 | 第24-29页 |
| 2.2.1 空气中雾的形成 | 第24-25页 |
| 2.2.2 大气散射理论 | 第25-27页 |
| 2.2.3 雾图成像模型 | 第27-28页 |
| 2.2.4 雾图形成原因及特性 | 第28-29页 |
| 2.3 几种图像增强方法 | 第29-34页 |
| 2.3.1 直方图处理 | 第29-30页 |
| 2.3.2 对比度拉伸 | 第30-32页 |
| 2.3.3 形态学操作 | 第32-33页 |
| 2.3.4 基于频域滤波的图像平滑 | 第33页 |
| 2.3.5 基于频域滤波的图像锐化 | 第33-34页 |
| 2.4 图像质量的评价 | 第34-37页 |
| 2.4.1 主观感觉评价图像质量 | 第34-35页 |
| 2.4.2 客观指标评价图像质量 | 第35-37页 |
| 第三章 基于边界约束和语境正则化的单幅图像去雾算法 | 第37-49页 |
| 3.1 基于边界约束的传输率函数 | 第37-39页 |
| 3.2 基于语境正则化的加权约束 | 第39-43页 |
| 3.2.1 传输率函数的约束 | 第39页 |
| 3.2.2 约束函数的构建 | 第39-40页 |
| 3.2.3 正则化约束 | 第40-41页 |
| 3.2.4 滤波器算子的选择 | 第41-43页 |
| 3.3 场景传输率的估计 | 第43-45页 |
| 3.3.1 构建目标函数求解最优传输率 | 第43-45页 |
| 3.3.2 大气光值的估计 | 第45页 |
| 3.4 实验结果及对照 | 第45-47页 |
| 3.5 基于边界约束和语境正则化去雾算法的缺陷和不足 | 第47-49页 |
| 第四章 改进的基于边界约束的单幅图像去雾算法 | 第49-61页 |
| 4.1 图像降噪预处理 | 第49-52页 |
| 4.1.1 图像去雾的噪声分析 | 第49-50页 |
| 4.1.2 自适应中值滤波降噪 | 第50-51页 |
| 4.1.3 拉普拉斯算子滤波处理 | 第51-52页 |
| 4.2 自适应块大小的选取 | 第52-53页 |
| 4.3 双边滤波优化传输率函数 | 第53-56页 |
| 4.3.1 高斯滤波 | 第53-54页 |
| 4.3.2 双边滤波优化传输率 | 第54-56页 |
| 4.4 自适应对比度拉伸增强图像 | 第56-57页 |
| 4.5 改进算法的实现及效果 | 第57-61页 |
| 第五章 图像去雾效果评价及实验分析 | 第61-67页 |
| 5.1 图像去雾算法的评价方法 | 第61-62页 |
| 5.1.1 基于像素保真度的评价方法 | 第61-62页 |
| 5.1.2 基于图像相似性的评价方法 | 第62页 |
| 5.2 实验结果 | 第62-65页 |
| 5.3 改进算法性能分析 | 第65-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 本文主要工作 | 第67页 |
| 6.2 研究展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 作者简介 | 第73-74页 |
