| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第9-13页 |
| 1.3 本文主要工作及章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 霾图像恢复算法理论基础 | 第15-24页 |
| 2.1 雾与霾的区别 | 第15-16页 |
| 2.2 大气物理成像模型 | 第16-19页 |
| 2.3 基于暗原色先验原理的雾霾图像恢复算法 | 第19-22页 |
| 2.4 导引滤波 | 第22-24页 |
| 第三章 霾图像恢复算法 | 第24-55页 |
| 3.1 昼、夜间霾图像的分类算法 | 第25-29页 |
| 3.2 基于导引滤波的改进型图像增强算法 | 第29-36页 |
| 3.3 昼间霾图像恢复算法 | 第36-48页 |
| 3.3.1 昼间霾图像天空提取算法 | 第38-43页 |
| 3.3.2 昼间霾图像颜色偏移矫正算法 | 第43-48页 |
| 3.4 夜间霾图像恢复算法 | 第48-55页 |
| 第四章 实验与实验结果分析 | 第55-72页 |
| 4.1 实验环境 | 第55页 |
| 4.2 实验方案 | 第55-57页 |
| 4.2.1 昼、夜霾图像分类算法的分类准确性验证实验方案 | 第55页 |
| 4.2.2 霾图像恢复算法有效性验证实验方案 | 第55-57页 |
| 4.3 实验 | 第57-60页 |
| 4.3.1 昼、夜霾图像分类算法的分类准确性验证实验 | 第57-60页 |
| 4.3.2 霾图像恢复算法有效性验证实验 | 第60页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第60-72页 |
| 4.4.1 分类准确性验证实验结果与分析 | 第60-61页 |
| 4.4.2 有效性验证实验结果与分析 | 第61-72页 |
| 总结与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |