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基于暗通道先验的图像快速去雾及增强算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-13页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究动态第10-11页
    1.3 论文主要研究内容及结构安排第11-13页
2 图像去雾基本理论第13-23页
    2.1 雾天成像基本原理第13-14页
    2.2 大气散射模型第14-19页
        2.2.1 景物光线衰减模型第15-16页
        2.2.2 大气光散射模型第16-18页
        2.2.3 雾天成像模型第18-19页
    2.3 图像去雾评价方法第19-23页
        2.3.1 图像去雾无参考评价方法第19-20页
        2.3.2 论文评价方法第20-23页
3 暗通道先验理论及其改进算法第23-49页
    3.1 暗通道先验理论及其去雾方法第23-35页
        3.1.1 暗通道先验理论第23-25页
        3.1.2 大气光值估计第25-26页
        3.1.3 透射率估计第26-28页
        3.1.4 还原清晰图像第28-29页
        3.1.5 软抠图优化方法第29-31页
        3.1.6 引导滤波优化方法第31-35页
    3.2 暗通道先验算法去雾结果分析第35-37页
    3.3 基于物理模型的单幅图像对比复原算法第37-40页
        3.3.1 图像加雾第37-38页
        3.3.2 透射率的估计第38-39页
        3.3.3 大气光强度值估计第39-40页
        3.3.4 恢复原场景图像第40页
    3.4 基于相对透射率估计的快速去雾算法第40-45页
        3.4.1 图像预处理第41-42页
        3.4.2 大气光值估计第42页
        3.4.3 透射率估计第42-44页
        3.4.4 恢复去雾场景第44-45页
    3.5 去雾图像亮度增强方法第45-49页
        3.5.1 白平衡增强方法介绍第45-47页
        3.5.2 R、G、B通道亮度差增强法第47-48页
        3.5.3 灰度图参考系数增强法第48-49页
4 算法仿真与对比分析第49-57页
    4.1 基于物理模型的对比复原算法实验分析第49-53页
        4.1.1 算法透射率估计结果评价第49-50页
        4.1.2 主观评价第50-51页
        4.1.3 客观评价第51-53页
    4.2 基于相对透射率估计的快速图像去雾算法实验结果分析第53-57页
        4.2.1 算法透射率估计结果评价第53-54页
        4.2.2 主观评价第54-55页
        4.2.3 客观评价第55-57页
5 总结与展望第57-59页
    5.1 论文工作总结第57-58页
    5.2 技术展望第58-59页
致谢第59-60页
参考文献第60-62页
攻读学位期间的研究成果第62页

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