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基于极端环境下监控视频的图像去噪、增强与检索的研究

ABSTRACT第5-6页
摘要第7-10页
Symbol Table第10-11页
Abbreviation Table第11-14页
Chapter 1 Introduction第14-22页
    1.1 Background第14-15页
    1.2 Noise under low-light conditions第15-16页
    1.3 Feature of low-light images第16页
    1.4 The introdution of deep hashing第16-20页
    1.5 Contribution and Overview第20-22页
Chapter 2 Related work第22-28页
    2.1 Noise reduction techniques第22-23页
    2.2 Contrast enhancement algorithms第23-24页
    2.3 Hashing methods for image retrieval第24-28页
Chapter 3 Low-light Image Denoising Using Poisson Noise Model and Weighted TVRegularization第28-36页
    3.1 Introduction第28-29页
    3.2 TV Regularization第29页
    3.3 Proposed method第29-33页
        3.3.1 Data Fidelity第29-30页
        3.3.2 Weighted TV Regularization第30-33页
    3.4 Experimental Results第33-34页
    3.5 Conclusions第34-36页
Chapter 4 Low light image enhancement with dual-tree complex wavelet transform第36-56页
    4.1 Introduction第36-37页
    4.2 Proposed method第37-43页
        4.2.1 Color space conversion第37页
        4.2.2 Illumination compensation第37-40页
        4.2.3 Dual-tree complex wavelet transform第40-41页
        4.2.4 Contrast enhancement and noise reduction第41-43页
        4.2.5 Color correction第43页
    4.3 Experimental Results第43-53页
        4.3.1 Noise Reduction第44-46页
        4.3.2 Contrast enhancement第46-53页
    4.4 Conclusions第53-56页
Chapter 5 Deep hashing with straight-through estimator for image retrieval第56-66页
    5.1 Introduction第56-57页
    5.2 Proposed method第57-61页
        5.2.1 Notation and Problem Definition第57页
        5.2.2 Model第57-59页
        5.2.3 Loss function第59页
        5.2.4 Relaxation of Gradients and loss function第59-61页
    5.3 Experiments第61-64页
        5.3.1 Datasets第61页
        5.3.2 Experimental Settings第61-62页
        5.3.3 Experimental results and corresponding analysis第62-64页
    5.4 Conclusion第64-66页
Chapter 6 Conclusions and Future work第66-68页
    6.1 Conclusions第66-67页
    6.2 Future work第67-68页
References第68-74页
Acknowledgements第74-76页
Biography第76-77页

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