| ACKNOWLEDGEMENTS | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 中文摘要 | 第7-12页 |
| 1 General Introduction | 第12-24页 |
| 1.1 Background | 第12-14页 |
| 1.2 Related Works | 第14-20页 |
| 1.3 Research challenges | 第20-21页 |
| 1.4 Prime work and structure | 第21-24页 |
| 1.4.1 The main work | 第21-22页 |
| 1.4.2 The structure | 第22-24页 |
| 2 Gradient Minimization method | 第24-36页 |
| 2.1 Introduction | 第24页 |
| 2.2 Edge-preserving image smoothing | 第24-32页 |
| 2.2.1 Anisotropic diffusion | 第25-26页 |
| 2.2.2 Robust anisotropic diffusion | 第26-28页 |
| 2.2.3 Bilateral filtering | 第28-29页 |
| 2.2.4 Edge-preserving smoothing as robust statistical estimation | 第29-32页 |
| 2.3 Feature-preserving surface smoothing | 第32-33页 |
| 2.4 L0 gradient minimization | 第33-36页 |
| 3 Segmentation technology of snow video images | 第36-46页 |
| 3.1 Introduction | 第36页 |
| 3.2 Image preprocessing | 第36-38页 |
| 3.2.1 Smoothing and enhancement analysis of the image | 第36-38页 |
| 3.3 Snow segmentation from Video Image using Sobel filtering | 第38-45页 |
| 3.3.1 Introduction | 第38-39页 |
| 3.3.2 The principle of edge detection | 第39页 |
| 3.3.3 An edge detection model based on sobel operator | 第39-41页 |
| 3.3.4 Snow segmentation using Sobel filtering method | 第41-42页 |
| 3.3.5 Segmentation results | 第42-45页 |
| 3.4 Segmentation results analysis | 第45-46页 |
| 4 Snow removal from video image using the L0 gradient minimization method | 第46-56页 |
| 4.1 Introduction | 第46页 |
| 4.2 Smoothing operation for snow removal | 第46-52页 |
| 4.2.1 Smoothing Operation | 第46-48页 |
| 4.2.2 Smoothing in 1D | 第48-49页 |
| 4.2.3 Smoothing in 2D | 第49-51页 |
| 4.2.4 Contrast Enhancement | 第51-52页 |
| 4.3 Snow removal results | 第52-55页 |
| 4.4 Snow removal results analysis and comparison | 第55-56页 |
| 5 Conclusion and Recommendation | 第56-58页 |
| 5.1 Conclusion | 第56页 |
| 5.2 Recommendation | 第56-58页 |
| References | 第58-62页 |
| Appendix | 第62-66页 |
| Curriculum Vitae | 第66-70页 |
| Thesis Data Form | 第70页 |
