| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| ·研究目的与意义 | 第11-12页 |
| ·雾天图像增强和复原的研究现状 | 第12-19页 |
| ·低能见度下车载视觉增强相关设备研究 | 第12-14页 |
| ·低能见度下视觉增强相关理论与算法研究 | 第14-18页 |
| ·当前研究中存在的不足 | 第18-19页 |
| ·本文课题来源 | 第19-20页 |
| ·本文研究内容 | 第20-22页 |
| 第2章 雾天视觉增强的理论模型与方法 | 第22-48页 |
| ·基于空域灰度值变换的视觉增强方法 | 第22-30页 |
| ·利用灰度变换实现图像增强 | 第23-26页 |
| ·基于灰度直方图的图像增强 | 第26-30页 |
| ·基于空域滤波的视觉增强方法 | 第30-32页 |
| ·平滑滤波实现图像低频信号增强 | 第31页 |
| ·锐化滤波实现图像高频信号增强 | 第31-32页 |
| ·基于频域滤波的视觉增强方法 | 第32-33页 |
| ·彩色图像增强方法 | 第33-35页 |
| ·彩色图像增强技术 | 第33-34页 |
| ·伪彩色图像增强技术 | 第34-35页 |
| ·利用图像复原实现视觉增强 | 第35-47页 |
| ·一般的图像复原模型 | 第36-38页 |
| ·基于大气退化的物理模型 | 第38-44页 |
| ·基于变分模型的PDE图像增强 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第3章 雾天交通场景中相关对象特征分析 | 第48-72页 |
| ·雾的成因及分类 | 第48-50页 |
| ·基于色彩的特征分析 | 第50-54页 |
| ·HSL色彩空间直方图分析 | 第50-53页 |
| ·雾天交通场景中相关对象色彩特征提取 | 第53-54页 |
| ·基于FFT的频谱能量分布特征分析 | 第54-60页 |
| ·数学图像的快速傅里叶变换及功率谱 | 第54-59页 |
| ·基于FFT和功率谱的特征分析 | 第59-60页 |
| ·基于小波多尺度能量分布的特征分析 | 第60-66页 |
| ·数学图像的离散小波变换与多尺度分析 | 第60-63页 |
| ·小波多尺度多尺度能量特征分析 | 第63-66页 |
| ·雾天相关交通对象的分形特征分析 | 第66-71页 |
| ·分形基本概念 | 第66-68页 |
| ·分形维数的计算 | 第68-70页 |
| ·雾中各相关对象的分形特征提取 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第4章 基于RETINEX理论的雾天图像增强方法 | 第72-97页 |
| ·基于EM方法的天空区域自动分离 | 第72-82页 |
| ·EM方法简介 | 第72-76页 |
| ·利用EM方法实现天空区域的分离 | 第76-82页 |
| ·基于FCM分类方法的天空区域自动分离 | 第82-88页 |
| ·FCM方法简介 | 第82-84页 |
| ·应用FCM方法分离天空区域 | 第84-88页 |
| ·利用天空区域逼近雾天光照模型 | 第88-91页 |
| ·基于RETINEX模型的雾天图像增强 | 第91-95页 |
| ·基于RETINEX和天空区域分离的彩色图像增强算法 | 第92-93页 |
| ·改进的直方图均衡化彩色图像增强算法 | 第93-95页 |
| ·本章小结 | 第95-97页 |
| 第5章 基于大气退化模型和变分模型的雾天图像恢复方法 | 第97-123页 |
| ·基于退化模型的现有主要图像恢复方法 | 第97-103页 |
| ·基于外部传感器辅助的退化模型参数估计 | 第97-98页 |
| ·基于单幅图像的退化模型参数估计 | 第98-100页 |
| ·基于多幅图像的退化模型参数估计 | 第100-103页 |
| ·改进的单图像复原方法 | 第103-108页 |
| ·基于等深线分类的多图像复原方法 | 第108-113页 |
| ·基于变分模型的雾天图像复原方法 | 第113-122页 |
| ·基于对比度拉伸和大气退化方程约束的增强模型 | 第116-118页 |
| ·基于大气退化模型估计和正则化变分增强的雾天退化图像复原 | 第118-119页 |
| ·两种模型的离散计算 | 第119-122页 |
| ·本章小结 | 第122-123页 |
| 第6章 雾天图像增强中的快速算法 | 第123-146页 |
| ·基于有效信息保护和最小失真的对比度增强方法 | 第123-133页 |
| ·直方图均衡化方法分析 | 第123-127页 |
| ·直方图均衡化方法的改进 | 第127-133页 |
| ·基于深度估计的对比度增强方法 | 第133-138页 |
| ·基于大气退化模型复原图像的对比度分析 | 第134-136页 |
| ·考虑景深距离补偿的快速图像增强算法 | 第136-138页 |
| ·基于RETINEX模型的快速增强算法 | 第138-145页 |
| ·基于RETINEX理论的SSR算法 | 第138-140页 |
| ·SSR算法的数值计算实现与分析 | 第140-141页 |
| ·SSR增强算法的改进 | 第141-145页 |
| ·本章小结 | 第145-146页 |
| 第7章 总结与展望 | 第146-150页 |
| ·全文研究工作总结 | 第146-148页 |
| ·后续研究展望 | 第148-150页 |
| ·本文的不足 | 第148-149页 |
| ·后续研究展望 | 第149-150页 |
| 参考文献 | 第150-158页 |
| 致谢 | 第158-159页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及参加的科研项目 | 第159-160页 |
