| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 夜间图像增强技术研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 直方图均衡 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于Retinex理论的增强算法 | 第14-15页 |
| 1.2.3 融合技术 | 第15-16页 |
| 1.3 本文创新点 | 第16页 |
| 1.4 论文主要工作与结构安排 | 第16-18页 |
| 1.4.1 本文的主要工作 | 第16页 |
| 1.4.2 本文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 图像增强的理论与技术 | 第18-31页 |
| 2.1 色彩空间与转换 | 第18-21页 |
| 2.1.1 RGB颜色空间 | 第18-19页 |
| 2.1.2 HSV颜色空间 | 第19-20页 |
| 2.1.3 颜色空间转换 | 第20-21页 |
| 2.2 空域图像增强技术 | 第21-23页 |
| 2.2.1 灰度变换 | 第21-23页 |
| 2.2.2 直方图修正 | 第23页 |
| 2.3 频域图像增强技术 | 第23-30页 |
| 2.3.1 低通滤波 | 第24-27页 |
| 2.3.2 高通滤波 | 第27-29页 |
| 2.3.3 带通与带阻滤波 | 第29-30页 |
| 2.3.4 同态滤波 | 第30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 夜间图像增强典型算法的研究与实现 | 第31-52页 |
| 3.1 基于直方图均衡的图像增强经典算法与实验研究 | 第31-42页 |
| 3.1.1 直方图 | 第31页 |
| 3.1.2 传统直方图均衡化算法 | 第31-35页 |
| 3.1.3 精确直方图均衡化算法 | 第35页 |
| 3.1.4 基于双直方图均衡的图像增强技术 | 第35-38页 |
| 3.1.5 动态直方图均衡技术 | 第38-40页 |
| 3.1.6 基于金字塔直方图匹配的图像增强技术 | 第40-42页 |
| 3.1.7 对比度饱和度调整增强算法 | 第42页 |
| 3.2 基于Retinex理论的图像增强经典算法及实验研究 | 第42-51页 |
| 3.2.1 随机路径Retinex算法 | 第43-45页 |
| 3.2.2 McCann99Retinex算法 | 第45-46页 |
| 3.2.3 单尺度Retinex算法 | 第46-48页 |
| 3.2.4 多尺度Retinex算法 | 第48-49页 |
| 3.2.5 带色彩恢复的多尺度Retinex算法 | 第49-50页 |
| 3.2.6 自然保持增强算法 | 第50-51页 |
| 3.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 一种新的基于直方图规定化的夜间图像增强方法 | 第52-63页 |
| 4.1 问题分析 | 第52-54页 |
| 4.2 设计思路 | 第54-55页 |
| 4.3 EGEHS算法实现过程 | 第55-61页 |
| 4.3.1 获得V通道梯度图像 | 第55-58页 |
| 4.3.2 边缘图像的获取 | 第58-60页 |
| 4.3.3 阈值g的设定 | 第60页 |
| 4.3.4 边缘图像的精确直方图均衡化 | 第60-61页 |
| 4.3.5 边缘图像亮度映射函数作用到全局 | 第61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第63-82页 |
| 5.1 图像增强技术评价指标 | 第63-70页 |
| 5.1.1 梯度相似性偏差 | 第64-65页 |
| 5.1.2 自然图像质量评估 | 第65-67页 |
| 5.1.3 特征相似度 | 第67-70页 |
| 5.2 实验结果的主观评价与分析 | 第70-77页 |
| 5.3 实验结果的客观评价与分析 | 第77-81页 |
| 5.4 本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 6.1 全文总结 | 第82-83页 |
| 6.2 研究展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 在学期间的研究成果 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
