图像去雾算法及应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 引言 | 第15页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第15页 |
| 1.3 图像去雾算法发展 | 第15-20页 |
| 1.3.1 图像去雾算法发展过程 | 第15-16页 |
| 1.3.2 基于图像增强的去雾算法 | 第16-19页 |
| 1.3.3 基于图像复原的去雾算法 | 第19-20页 |
| 1.4 本文研究内容和章节安排 | 第20-23页 |
| 第二章 图像处理技术 | 第23-35页 |
| 2.1 数字图像基础 | 第23-24页 |
| 2.2 数字图像处理技术 | 第24-34页 |
| 2.2.1 数字图像增强基础 | 第25-32页 |
| 2.2.2 数字图像复原基础 | 第32-34页 |
| 2.3 图像处理技术的发展 | 第34-35页 |
| 第三章 有雾图像退化和复原机理 | 第35-53页 |
| 3.1 雾霾的成因 | 第35-36页 |
| 3.2 有雾图像退化与复原机制 | 第36-44页 |
| 3.2.1 大气散射模型 | 第36-37页 |
| 3.2.2 入射光衰减模型 | 第37-39页 |
| 3.2.3 大气光模型 | 第39-41页 |
| 3.2.4 有雾图像退化模型 | 第41页 |
| 3.2.5 有雾图像复原原理 | 第41-44页 |
| 3.3 暗通道去雾算法 | 第44-53页 |
| 3.3.1 暗原色先验理论 | 第44-46页 |
| 3.3.2 暗通道去雾过程 | 第46-51页 |
| 3.3.3 暗通道去雾算法优缺点 | 第51-53页 |
| 第四章 暗通道去雾算法改进 | 第53-77页 |
| 4.1 图像去雾效果评价方法 | 第53-57页 |
| 4.1.1 对比度 | 第53-54页 |
| 4.1.2 色调还原能力 | 第54页 |
| 4.1.3 本文改进的色调还原能力评价方法 | 第54-56页 |
| 4.1.4 有效细节强度 | 第56-57页 |
| 4.1.5 结构信息 | 第57页 |
| 4.1.6 综合客观评价指标 | 第57页 |
| 4.2 滤波窗口的选择 | 第57-64页 |
| 4.2.1 常用滤波窗口和改进滤波窗口 | 第57-58页 |
| 4.2.2 本文自适应滤波窗口 | 第58-64页 |
| 4.3 一种改进的大气光估计方法 | 第64-70页 |
| 4.3.1 暗通道去雾方法大气光估计 | 第64页 |
| 4.3.2 本文改进的大气光估计 | 第64-66页 |
| 4.3.3 实验结果及比较分析 | 第66-70页 |
| 4.4 一种改进的透射率估计方法 | 第70-77页 |
| 4.4.1 本文改进的透射率估计方法 | 第70-72页 |
| 4.4.2 实验结果及比较分析 | 第72-77页 |
| 第五章 总结 | 第77-79页 |
| 5.1 全文总结 | 第77页 |
| 5.2 研究展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 作者简介 | 第85-86页 |
