| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 研究意义与目的 | 第7-8页 |
| 1.2 大气能见度测量方法概述 | 第8-9页 |
| 1.2.1 传统的能见度测量方法介绍 | 第8页 |
| 1.2.2 基于图像理解的能见度测量方法简述 | 第8-9页 |
| 1.3 基于图像理解的能见度估算方法研究国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 论文主要内容概述 | 第11-14页 |
| 第二章 数据与技术路线 | 第14-18页 |
| 2.1 数据介绍 | 第14页 |
| 2.2 技术路线 | 第14-15页 |
| 2.3 数据预处理 | 第15-18页 |
| 第三章 能见度测量基础与方法 | 第18-29页 |
| 3.1 能见度相关概念与术语 | 第18-19页 |
| 3.1.1 能见度 | 第18页 |
| 3.1.2 气象能见度 | 第18页 |
| 3.1.3 能见度等级的划分 | 第18-19页 |
| 3.2 能见度检测原理 | 第19-24页 |
| 3.2.1 影响能见度的因素 | 第19-20页 |
| 3.2.2 大气与视觉 | 第20-22页 |
| 3.2.3 大气消光系数与大气能见度 | 第22-24页 |
| 3.3 能见度传统测量方法 | 第24-28页 |
| 3.3.1 人工目测 | 第24-25页 |
| 3.3.2 器测法 | 第25-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于图像理解的能见度测算方法 | 第29-35页 |
| 4.1 基于预设标识物的能见度估计方法 | 第29-31页 |
| 4.1.1 基于预设标识物的能见度估计方法的简述 | 第29-30页 |
| 4.1.2 基于预设标识物的能见度估计方法的实施步骤 | 第30-31页 |
| 4.2 基于机器学习法的能见度估计方法 | 第31-34页 |
| 4.2.1 常用的图像特征 | 第32-33页 |
| 4.2.2 基于机器学习法能见度测算方法的局限 | 第33-34页 |
| 4.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 基于图像兴趣窗格的能见度测算 | 第35-53页 |
| 5.1 较优因子与最优兴趣窗格研究 | 第35-39页 |
| 5.1.1 较优因子与最优兴趣窗格筛选 | 第35-38页 |
| 5.1.2 最优兴趣窗格位置分析 | 第38-39页 |
| 5.2 拟合结果与分析 | 第39-45页 |
| 5.2.1 回归分析 | 第39-41页 |
| 5.2.2 拟合结果 | 第41-45页 |
| 5.3 模型验证 | 第45-52页 |
| 5.3.1 最优窗格灰度值均方差的百分位分布规律 | 第45-50页 |
| 5.3.2 图像测算能见度 | 第50-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-56页 |
| 6.1 本文的工作总结 | 第53-54页 |
| 6.2 创新与特色 | 第54页 |
| 6.3 研究的不足与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 作者简介 | 第60页 |