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基于非局部信息的单幅图像去雾算法

摘要第4-5页
abstract第5页
1 绪论第7-13页
    1.1 研究背景和意义第7-8页
    1.2 研究现状第8-12页
        1.2.1 图像增强的去雾方法第8-9页
        1.2.2 基于物理模型恢复方法第9-12页
    1.3 研究内容第12-13页
2 基于暗通道先验去雾算法第13-28页
    2.1 物理散射模型第13-17页
    2.2 暗通道先验理论第17-20页
    2.3 计算大气光第20-22页
    2.4 透射率的计算与优化第22-25页
        2.4.1 透射率的粗略计算第22-24页
        2.4.2 对透射率的进行优化第24-25页
    2.5 复原有雾图像第25-27页
    2.6 本章小结第27-28页
3 基于多尺度的单幅图像去雾算法第28-34页
    3.1 基于多尺度理论平滑透射率的分布第28-32页
        3.1.1 多尺度理论第30-31页
        3.1.2 平滑透射率第31-32页
    3.2 基于多尺度复原无雾图像第32-33页
    3.3 本章小结第33-34页
4 基于非局部信息的去雾算法优化第34-45页
    4.1 滤波半径的选择第34-35页
    4.2 滤波窗口的改进第35-37页
    4.3 一种改进的大气光估计方法第37-41页
        4.3.1 基于非局部信息的去雾算法优化大气光第37-40页
        4.3.2 实验结果及比较分析第40-41页
    4.4 一种改进的透射率估计方法第41-42页
    4.5 实验结果及比较分析第42-44页
    4.6 本章小结第44-45页
5 总结与展望第45-47页
    5.1 总结第45页
    5.2 展望第45-47页
参考文献第47-50页
攻读硕士期间的研究成果第50-51页
致谢第51-52页

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