| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 基于直方图均衡化的图像增强方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于暗原色先验的图像增强方法 | 第11页 |
| 1.2.3 基于Retinex理论的图像增强方法 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要工作及结构安排 | 第12-14页 |
| 1.3.1 论文主要工作 | 第12-13页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 图像增强的基本理论与方法 | 第14-29页 |
| 2.1 图像增强概述及颜色空间 | 第14-17页 |
| 2.1.1 图像增强概述 | 第14页 |
| 2.1.2 颜色空间 | 第14-17页 |
| 2.2 人眼视觉特性 | 第17-19页 |
| 2.3 Retinex理论 | 第19-21页 |
| 2.3.1 颜色恒常性 | 第19页 |
| 2.3.2 Retinex理论 | 第19-21页 |
| 2.4 基于Retinex理论的经典算法 | 第21-27页 |
| 2.4.1 单尺度Retinex(SSR) | 第21-23页 |
| 2.4.2 多尺度Retinex(MSR) | 第23-24页 |
| 2.4.3 带颜色恢复的多尺度Retinex(MSRCR) | 第24-25页 |
| 2.4.4 直方图对比效果 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于融合策略的图像增强算法研究 | 第29-47页 |
| 3.1 引导滤波器 | 第29-33页 |
| 3.1.1 引导滤波器的原理 | 第29-32页 |
| 3.1.2 引导滤波器的应用 | 第32-33页 |
| 3.2 变分法 | 第33-35页 |
| 3.2.1 变分法的基本原理 | 第33-35页 |
| 3.2.2 变分法的目标函数 | 第35页 |
| 3.3 基于梯度融合策略的处理 | 第35-41页 |
| 3.3.1 算法流程 | 第35-36页 |
| 3.3.2 基于梯度权重融合 | 第36-39页 |
| 3.3.3 融合后的调整 | 第39-41页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第41-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于视频帧补偿的快速夜间视频增强算法研究 | 第47-67页 |
| 4.1 视频增强算法的相关研究 | 第47-52页 |
| 4.2 基于Retinex的视频自身增强算法 | 第52-58页 |
| 4.2.1 算法流程 | 第52页 |
| 4.2.2 单帧处理 | 第52-55页 |
| 4.2.3 改进的帧间补偿 | 第55-58页 |
| 4.3 实验结果和分析 | 第58-66页 |
| 4.3.1 视频增强的分析 | 第58-59页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第59-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 工作总结 | 第67-68页 |
| 5.2 工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第73-74页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第74-75页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |