不良条件下视觉感知增强技术研究与应用
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 1 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 引言 | 第10-12页 |
| 1.2 课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.3.1 国内外去雾技术研究现状 | 第14-19页 |
| 1.3.2 目前去雾技术研究存在的问题与不足 | 第19页 |
| 1.4 本文主要研究内容及各章节安排 | 第19-21页 |
| 2 雾天图像形成原理及特性 | 第21-29页 |
| 2.1 大气雾形成原理 | 第21-22页 |
| 2.2 大气散射模型 | 第22-23页 |
| 2.3 雾天图像特性分析 | 第23-25页 |
| 2.4 基于DCP的大气散射模型参数估计 | 第25-28页 |
| 2.4.1 暗原色先验 | 第25页 |
| 2.4.2 基于DCP的大气散射参数估计 | 第25-28页 |
| 2.4.3 传递因子的优化算法 | 第28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 基于边缘约束的改进去雾算法 | 第29-41页 |
| 3.1 DCP先验存在的问题 | 第29-32页 |
| 3.1.1 DCP的物理意义 | 第29页 |
| 3.1.2 当前DCP提取算法存在的问题 | 第29-31页 |
| 3.1.3 相关工作 | 第31-32页 |
| 3.2 基于DCP优化算法策略 | 第32-34页 |
| 3.3 基于边缘约束的改进去雾算法 | 第34-37页 |
| 3.3.1 边缘约束DCP模型 | 第34-35页 |
| 3.3.2 基于边缘约束的改进去雾算法 | 第35-37页 |
| 3.4 实验结果与结论 | 第37-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 基于前向运动视频景深估计的去雾算法 | 第41-55页 |
| 4.1 相关工作 | 第41-42页 |
| 4.2 前向运动景深模型 | 第42-46页 |
| 4.2.1 前向运动视频分析 | 第42-43页 |
| 4.2.2 前向运动视频景深模型建立 | 第43-46页 |
| 4.3 基于前向运动视频的景深估计算法 | 第46-50页 |
| 4.3.1 运动光流样本点选取 | 第46页 |
| 4.3.2 基于边缘统计的区域分割 | 第46-47页 |
| 4.3.3 图像背景景深计算 | 第47-48页 |
| 4.3.4 图像景深优化 | 第48-49页 |
| 4.3.5 前向运动视频景深估计算法流程 | 第49-50页 |
| 4.4 基于前向运动视频景深估计的去雾算法 | 第50-51页 |
| 4.5 实验与结论 | 第51-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 5 基于图像可见边的改进去雾效果评价算法 | 第55-65页 |
| 5.1 相关工作 | 第55-56页 |
| 5.2 基于可见边的去雾效果评价体系 | 第56-59页 |
| 5.2.1 可见边评价体系理论基础 | 第56-57页 |
| 5.2.2 基于可见边去雾效果评价指标 | 第57-58页 |
| 5.2.4 可见边评价算法的不足之处 | 第58-59页 |
| 5.3 融合图像自然度的改进评价算法 | 第59-61页 |
| 5.3.1 图像自然度定义 | 第59-60页 |
| 5.3.2 图像自然度数学表示 | 第60页 |
| 5.3.3 融合图像自然度的去雾评价算法 | 第60-61页 |
| 5.4 实验与结论 | 第61-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 6 工作总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 工作总结 | 第65页 |
| 6.2 进一步建议 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 作者简历 | 第71-73页 |
| 学位论文数据集 | 第73页 |
