| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 图像去雾技术国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 基于图像增强的去雾方法 | 第11-13页 |
| 1.2.2 基于物理模型的图像复原去雾方法 | 第13-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 图像去雾理论基础 | 第18-35页 |
| 2.1 雾的成因及影响 | 第18-19页 |
| 2.2 大气散射模型 | 第19-24页 |
| 2.2.1 入射光衰减模型 | 第20-21页 |
| 2.2.2 大气光成像模型 | 第21-23页 |
| 2.2.3 雾天图像退化模型 | 第23-24页 |
| 2.3 暗通道先验去雾算法 | 第24-32页 |
| 2.3.1 暗通道先验理论介绍 | 第24-26页 |
| 2.3.2 基于暗通道先验去雾算法 | 第26-32页 |
| 2.4 Tarel去雾算法原理 | 第32-33页 |
| 2.5 图像去雾质量评价指标 | 第33-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于暗通道先验与融合的双树复小波变换去雾算法 | 第35-44页 |
| 3.1 双树复小波变换原理 | 第35-36页 |
| 3.2 基于融合的传输估计 | 第36-40页 |
| 3.3 对大气光值估计的优化 | 第40-42页 |
| 3.4 去雾图像后期处理 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 图像去雾算法性能评估 | 第44-50页 |
| 4.1 主观评价 | 第44-46页 |
| 4.2 客观评价 | 第46-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |