| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 传统图像增强算法简介 | 第9-11页 |
| 1.2.1 空域法 | 第9-10页 |
| 1.2.2 频域法 | 第10-11页 |
| 1.3 基于整数阶偏微分方程的图像增强算法 | 第11-13页 |
| 1.4 基于分数阶偏微分方程的图像增强算法 | 第13-18页 |
| 1.4.1 分数阶微分的定义 | 第13-15页 |
| 1.4.2 分数阶微分对信号强度的影响分析 | 第15-17页 |
| 1.4.3 基于分数阶偏微分方程的图像增强算法研究现状 | 第17-18页 |
| 1.5 本文的工作安排 | 第18-20页 |
| 2 基于大气物理散射模型的雾天图像增强算法 | 第20-38页 |
| 2.1 变分偏微分方程理论和基于暗原色先验的图像去雾算法 | 第20-23页 |
| 2.1.1 变分原理 | 第20-22页 |
| 2.1.2 基于暗原色先验的图像去雾算法 | 第22-23页 |
| 2.2 涉及场景深度的雾天图像增强的偏微分方程模型的建立 | 第23-30页 |
| 2.2.1 模型的建立 | 第23-24页 |
| 2.2.2 透射率和大气光强度的估计 | 第24-28页 |
| 2.2.3 模型的数值解法 | 第28-30页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第30-33页 |
| 2.4 算法的评价指标 | 第33-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-38页 |
| 3 基于空间分数阶偏微分方程的图像增强算法 | 第38-46页 |
| 3.1 模型的建立 | 第38-39页 |
| 3.2 离散格式及数值解法 | 第39-41页 |
| 3.3 算法步骤 | 第41页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第41-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 4 总结与展望 | 第46-48页 |
| 4.1 总结 | 第46页 |
| 4.2 展望 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 附录 | 第54页 |
