摘要 | 第1-13页 |
ABSTRACT | 第13-15页 |
符号列表 | 第15-17页 |
第一章 绪论 | 第17-37页 |
·研究背景 | 第17-21页 |
·课题来源与问题的提出 | 第17-19页 |
·大气散射模型、雾天图像增强和目标检测的关系 | 第19-21页 |
·国内外研究现状及分析 | 第21-34页 |
·基于大气散射模型的去雾算法研究现状 | 第21-26页 |
·海面可见光小目标检测算法的研究现状 | 第26-30页 |
·海面红外小目标检测算法的研究现状 | 第30-34页 |
·论文的研究内容与主要贡献 | 第34-37页 |
·论文的研究内容及主要创新点 | 第34-35页 |
·论文的组织结构 | 第35-37页 |
第二章 大气散射模型与雾天图像增强算法 | 第37-61页 |
·引言 | 第37-39页 |
·雾天图像多散射大气模型的建模与分析 | 第39-45页 |
·单散射大气模型及其缺点分析 | 第39-40页 |
·多散射大气模型的建模与分析 | 第40-45页 |
·基于单散射大气模型和嵌套窗口的去雾算法设计 | 第45-55页 |
·雾天图像降质分析与单幅图像去雾算法的一般思路 | 第45-48页 |
·基于嵌套窗口的去雾算法 | 第48-53页 |
·试验结果与讨论 | 第53-55页 |
·基于多散射大气模型的去雾算法设计 | 第55-60页 |
·去雾算法设计 | 第56-58页 |
·实验结果与讨论 | 第58-60页 |
·本章小结 | 第60-61页 |
第三章 去雾算法扩展应用I:海面可见光小目标的检测 | 第61-78页 |
·问题引入 | 第61-63页 |
·海面可见光目标的暗原色图像分析 | 第63-65页 |
·基于大气散射模型的海面可见光小目标检测算法 | 第65-72页 |
·海面场景结构的估计 | 第65-69页 |
·深度自适应目标分割阈值的估计 | 第69-72页 |
·试验结果与分析 | 第72-76页 |
·数据采集与实验参数说明 | 第72-73页 |
·检测算法定量分析方法简介 | 第73-74页 |
·实验结果与讨论 | 第74-76页 |
·本章小结 | 第76-78页 |
第四章 去雾算法扩展应用II:海面红外小目标的检测 | 第78-101页 |
·研究背景与海面可见光目标检测算法的启发 | 第78-80页 |
·近似小波变换与海面红外小目标的检测 | 第80-93页 |
·暗原色先验与局部最小模式 | 第80-81页 |
·局部最小模式与海面红外图像的背景估计 | 第81-83页 |
·局部最小模式与近似小波变换 | 第83-86页 |
·近似小波变换与目标自适应分割阈值的估计 | 第86-89页 |
·面向目标定位的快速聚类算法设计 | 第89-91页 |
·试验结果与讨论 | 第91-93页 |
·时空视觉线索融合与海面红外小目标的检测算法设计 | 第93-100页 |
·基于Bayesian推理的时空视觉线索融合 | 第93-94页 |
·海面红外小目标的时空视觉线索 | 第94-97页 |
·实验结果与讨论 | 第97-100页 |
·本章小结 | 第100-101页 |
第五章 暗原色图像的扩展应用研究 | 第101-136页 |
·引言 | 第101-102页 |
·数据驱动小波滤波器的设计及其在去雾算法中应用 | 第102-116页 |
·研究背景 | 第102-105页 |
·数据驱动小波滤波器的构造 | 第105-110页 |
·几种滤波器的对比实验 | 第110-112页 |
·单幅图像去雾算法设计 | 第112-113页 |
·试验结果与讨论 | 第113-116页 |
·基于次序统计滤波器和多特征融合的海面可见光小目标检测 | 第116-134页 |
·引言 | 第116-118页 |
·次序统计滤波器与海面图像的背景估计 | 第118-124页 |
·不同背景下海面可见光小目标的共享特征 | 第124-129页 |
·面向目标检测的概率求解模型 | 第129-131页 |
·试验结果与分析 | 第131-134页 |
·本章小结 | 第134-136页 |
第六章 总结与展望 | 第136-140页 |
·论文主要工作总结 | 第136-137页 |
·未来工作展望 | 第137-140页 |
致谢 | 第140-142页 |
参考文献 | 第142-159页 |
作者在学期间取得的学术成果 | 第159-160页 |