基于暗通道的降质图像增强与复原算法研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 降质图像处理的国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 基于图像增强算法 | 第13-15页 |
| 1.2.2 基于物理模型的图像复原方法 | 第15-17页 |
| 1.3 论文的主要研究内容和结构安排 | 第17-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第17页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第17-18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 降质图像增强与复原的技术综述 | 第19-31页 |
| 2.1 概述 | 第19-20页 |
| 2.2 大气散射物理模型 | 第20-25页 |
| 2.2.1 直接衰减项模型 | 第22-23页 |
| 2.2.2 大气散射光模型 | 第23-25页 |
| 2.3 边缘检测 | 第25-27页 |
| 2.4 图像质量评价方法 | 第27-30页 |
| 2.4.1 主观评价指标 | 第27-28页 |
| 2.4.2 客观评价指标 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 改进的暗通道降质图像增强与复原算法 | 第31-44页 |
| 3.1 暗通道先验算法原理 | 第31-33页 |
| 3.2 基于暗通道的降质图像增强与复原算法 | 第33-36页 |
| 3.2.1 透射率的估计 | 第34-36页 |
| 3.2.2 大气光的估计 | 第36页 |
| 3.3 改进的暗通道降质图像增强与复原算法 | 第36-43页 |
| 3.3.1 透射率计算的优化 | 第37-41页 |
| 3.3.2 大气光值计算的优化 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 算法仿真及对比分析 | 第44-51页 |
| 4.1 主成分特征分析 | 第44-45页 |
| 4.2 实验结果对比 | 第45-50页 |
| 4.2.1 主观质量评价 | 第45-49页 |
| 4.2.2 客观质量评价 | 第49-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 改进算法在煤矿井下雾尘图像上的应用研究 | 第51-56页 |
| 5.1 煤矿井下雾尘图像清晰化算法 | 第51-52页 |
| 5.2 实验结果及对比 | 第52-55页 |
| 5.2.1 主观质量评价 | 第52-54页 |
| 5.2.2 客观质量评价 | 第54-55页 |
| 5.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 作者简介 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第65-66页 |
