| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第10页 |
| ·国内外发展现状 | 第10-17页 |
| ·降质图像的增强算法 | 第11-13页 |
| ·降质图像的复原算法 | 第13-16页 |
| ·存在的问题及发展趋势 | 第16-17页 |
| ·主要工作内容和章节安排 | 第17-19页 |
| ·论文的主要工作内容 | 第17-18页 |
| ·论文的章节安排 | 第18-19页 |
| 第2章 基于暗通道改进的单幅雾天图像复原 | 第19-41页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·雾的形成机理及大气散射物理模型 | 第19-22页 |
| ·雾的形成机理 | 第19页 |
| ·大气散射物理模型 | 第19-22页 |
| ·去雾算法的描述 | 第22-29页 |
| ·暗通道先验假设 | 第23-25页 |
| ·雾天降质图像透射率的估计 | 第25-28页 |
| ·大气光照强度的估计 | 第28-29页 |
| ·实验结果与分析 | 第29-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 基于偏振图像的多幅图像和暗通道优先法相结合的去雾复原算法 | 第41-52页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·偏振图像的形成原理和采集 | 第41-42页 |
| ·算法的描述 | 第42-46页 |
| ·偏振图像中的大气散射物理模型 | 第43-44页 |
| ·透射率和大气光照强度求取 | 第44-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 基于深度的多幅图像去雾算法的研究 | 第52-58页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·算法描述 | 第52-56页 |
| ·相同深度下图像复原算法 | 第52-53页 |
| ·不同深度下图像复原算法 | 第53-56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 雪天图像复原 | 第58-66页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·雪花成像的物理模型 | 第58-59页 |
| ·基于雪花模型的雪天图像复原 | 第59-63页 |
| ·基于雪花模型的参数求解 | 第59-60页 |
| ·基于雪花大小的自适应中值滤波 | 第60-63页 |
| ·实验结果 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 作者简介 | 第73页 |