| 创新点摘要 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-28页 |
| ·研究背景和意义 | 第14页 |
| ·研究现状 | 第14-23页 |
| ·基于物理模型的图像去雾算法 | 第15-19页 |
| ·基于图像处理的图像去雾算法 | 第19-23页 |
| ·主要研究内容 | 第23-26页 |
| ·论文结构 | 第26-28页 |
| 第2章 雾天降质图像增强理论基础 | 第28-42页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·雾的成因及特点 | 第28-30页 |
| ·雾的成因 | 第28-29页 |
| ·雾与能见度 | 第29-30页 |
| ·大气散射模型 | 第30-33页 |
| ·散射 | 第30-31页 |
| ·大气散射模型 | 第31-33页 |
| ·大气散射的波长相关性 | 第33页 |
| ·图像处理相关理论 | 第33-39页 |
| ·直方图均衡化 | 第33-34页 |
| ·边缘检测 | 第34-36页 |
| ·彩色模型 | 第36-39页 |
| ·图像评价函数 | 第39-40页 |
| ·图像质量的客观评价 | 第39-40页 |
| ·清晰度评价函数 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第3章 基于改进对比度受限自适应直方图均衡化的雾天降质图像增强算法 | 第42-58页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·改进对比度受限自适应直方图均衡化 | 第43-49页 |
| ·输入参数确定 | 第43-45页 |
| ·图像预处理 | 第45页 |
| ·建立灰度级映射函数 | 第45-48页 |
| ·插值映射 | 第48-49页 |
| ·基于改进CLAHE的雾天降质图像增强算法 | 第49-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-56页 |
| ·实验结果对比 | 第51-53页 |
| ·边缘检测结果比较分析 | 第53-55页 |
| ·MSE、SNR和PSNR比较分析 | 第55页 |
| ·算法运行时间比较 | 第55-56页 |
| ·图像清晰度综合评价 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第4章 基于双线性插值动态直方图均衡化的雾天降质图像增强算法 | 第58-72页 |
| ·引言 | 第58-59页 |
| ·双线性插值动态直方图均衡化 | 第59-64页 |
| ·图像分割 | 第60页 |
| ·直方图分割 | 第60-61页 |
| ·灰度级范围分配 | 第61-63页 |
| ·直方图均衡化 | 第63页 |
| ·双线性插值 | 第63-64页 |
| ·基于BIDHE雾天降质图像增强算法 | 第64-66页 |
| ·实验结果与分析 | 第66-70页 |
| ·实验结果 | 第66页 |
| ·边缘检测结果比较分析 | 第66-69页 |
| ·MSE、SNR和PSNR比较分析 | 第69页 |
| ·算法运行时间比较 | 第69-70页 |
| ·图像清晰度综合评价 | 第70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第5章 基于均值漂移结合统计区域合并的雾天降质图像增强算法 | 第72-90页 |
| ·引言 | 第72页 |
| ·区域分裂与合并 | 第72-74页 |
| ·图像区域分割 | 第72-73页 |
| ·区域分裂与合并 | 第73-74页 |
| ·均值漂移算法 | 第74-77页 |
| ·均值漂移算法的原理 | 第74-76页 |
| ·均值漂移算法的彩色图像分割 | 第76-77页 |
| ·统计区域合并 | 第77-80页 |
| ·统计区域合并算法原理 | 第77-78页 |
| ·统计区域合并步骤与效果 | 第78-80页 |
| ·基于均值漂移结合统计区域合并的雾天降质图像增强算法 | 第80-83页 |
| ·基于动态分割直方图均衡的对比度增强算法 | 第80-82页 |
| ·算法具体实现步骤 | 第82-83页 |
| ·实验结果与分析 | 第83-88页 |
| ·实验结果 | 第83-84页 |
| ·边缘检测结果比较分析 | 第84-87页 |
| ·MSE、SNR和PSNR比较分析 | 第87页 |
| ·算法运行时间比较 | 第87-88页 |
| ·图像清晰度综合评价 | 第88页 |
| ·本章小结 | 第88-90页 |
| 第6章 基于改进物理模型的雾天降质图像恢复算法 | 第90-106页 |
| ·引言 | 第90-91页 |
| ·现有物理模型 | 第91-92页 |
| ·Oakley模型 | 第91页 |
| ·Narasimhan二色大气散射模型 | 第91-92页 |
| ·基于改进物理模型的图像去雾算法 | 第92-99页 |
| ·基于爬山法的雾天降质图像的天空区域自动分离算法 | 第93-96页 |
| ·分区域景深计算方法 | 第96-98页 |
| ·基于改进物理模型图像去雾算法 | 第98-99页 |
| ·实验结果与分析 | 第99-104页 |
| ·实验结果 | 第99-100页 |
| ·边缘检测结果比较分析 | 第100-103页 |
| ·MSE、SNR和PSNR比较分析 | 第103页 |
| ·算法运行时间比较 | 第103-104页 |
| ·图像清晰度综合评价 | 第104页 |
| ·本章小结 | 第104-106页 |
| 第7章 基于小波包分解的雾天降质视频序列增强算法 | 第106-116页 |
| ·引言 | 第106-107页 |
| ·背景提取与运动目标检测 | 第107-110页 |
| ·背景提取 | 第107-109页 |
| ·运动目标检测 | 第109-110页 |
| ·基于小波包分解的雾天降质图像增强算法 | 第110-112页 |
| ·小波包分解 | 第110-111页 |
| ·基于熵阈值的小波包分解 | 第111页 |
| ·基于软阈值的小波去噪 | 第111-112页 |
| ·基于小波包分解的雾天降质图像增强算法 | 第112页 |
| ·基于小波包分解的雾天降质视频序列增强算法 | 第112-114页 |
| ·实验结果与分析 | 第114页 |
| ·本章小结 | 第114-116页 |
| 第8章 基于DSP的实时去雾系统 | 第116-124页 |
| ·引言 | 第116页 |
| ·系统设计方案 | 第116-119页 |
| ·系统设计的总体方案 | 第116-117页 |
| ·系统硬件设计方案 | 第117-118页 |
| ·系统软件设计方案 | 第118-119页 |
| ·系统测试 | 第119-121页 |
| ·系统集成 | 第119-121页 |
| ·系统去雾算法的选取 | 第121页 |
| ·系统测试结果 | 第121页 |
| ·本章小结 | 第121-124页 |
| 结论 | 第124-128页 |
| 参考文献 | 第128-140页 |
| 攻读博士学位期间公开发表的论文 | 第140-142页 |
| 致谢 | 第142页 |
