基于改进的暗原色先验理论的监控视频去雾算法
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 去雾算法研究背景 | 第7页 |
| 1.2 图像去雾的研究现状 | 第7-8页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第8页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第8-11页 |
| 第二章 雾天图像的特征分析 | 第11-17页 |
| 2.1 雾天及低照度视频序列图像的特征 | 第11-12页 |
| 2.2 人类视觉系统的特性 | 第12-13页 |
| 2.3 图像去雾算法的传统分类 | 第13-15页 |
| 2.4 本章小结 | 第15-17页 |
| 第三章 图像去雾算法研究 | 第17-35页 |
| 3.1 基于图像增强的图像去雾技术 | 第17-20页 |
| 3.1.1 全局直方图均衡化 | 第18-19页 |
| 3.1.2 局部直方图均衡化 | 第19-20页 |
| 3.2 基于图像恢复的算法 | 第20-24页 |
| 3.2.1 大气散射物理模型 | 第20-21页 |
| 3.2.2 雾天图像的退化模型 | 第21-22页 |
| 3.2.3 雾天图像恢复技术 | 第22-23页 |
| 3.2.4 基于单幅图像的去雾方法 | 第23-24页 |
| 3.3 暗原色先验去雾算法 | 第24-30页 |
| 3.4 加入容差的暗原色去雾算法 | 第30-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 视频去雾 | 第35-47页 |
| 4.1 通用投射率图的理论基础 | 第35-37页 |
| 4.2 基于通用透射率图的视频去雾算法 | 第37-41页 |
| 4.2.1 大气光强 A 的估计 | 第37页 |
| 4.2.2 透射率图的估计 | 第37-41页 |
| 4.3 基于容差机制的天空区域改善方法 | 第41-44页 |
| 4.4 本文处理结果图 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第47-53页 |
| 5.1 本文算法实验结果 | 第47-48页 |
| 5.2 加入“容差”前后结果对比图 | 第48-52页 |
| 5.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
