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雾霾图像增强处理技术研究

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雾霾图像增强处理技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
  1.1 课题研究背景及意义第10-11页
  1.2 研究现状第11-14页
    1.2.1 基于雾霾天图像复原方法第12页
    1.2.2 基于数字图像处理的雾天降质图像增强方法第12-14页
  1.3 论文主要研究内容第14-16页
第2章 图像增强基础与雾天降质图像分析第16-30页
  2.1 直方图均衡第16-20页
    2.1.1 直方图均衡化图像增强第16-18页
    2.1.2 对比度受限自适应直方图均衡(CLAHE)第18-20页
  2.2 同态滤波第20-22页
  2.3 雾天降质图像分析第22-27页
    2.3.1 雾霾形成机理第22-23页
    2.3.2 雾霾图像退化模型第23-24页
    2.3.3 雾霾天气情况下成像第24-25页
    2.3.4 雾霾图像特性分析第25-27页
  2.4 图像增强效果的质量评价第27-29页
  2.5 本章小结第29-30页
第3章 基于Retinex方法的图像增强第30-41页
  3.1 Retinex算法理论基础第30-33页
  3.2 Retinex的全局图像增强和局部图像增强第33-35页
  3.3 算法仿真实验结果分析第35-40页
  3.4 本章小结第40-41页
第4章 基于小波变换的图像增强方法第41-56页
  4.1 小波变换的起源、发展与应用第41-43页
    4.1.1 从傅立叶分析到小波分析第41页
    4.1.2 小波分析的发展第41-42页
    4.1.3 小波分析应用第42-43页
  4.2 小波变换的基本理论第43-48页
    4.2.1 小波序列第43页
    4.2.2 连续小波变换及逆变换第43-44页
    4.2.3 离散小波变化及逆变换第44-46页
    4.2.4 小波多分辨率分析第46-47页
    4.2.5 小波变换算法原理第47-48页
  4.3 小波变换和对比度受限自适应直方图均衡相结合的图像增强方法第48-51页
    4.3.1 CLAHE方法步骤第48页
    4.3.2 离散小波变化CLAHE图像增强算法第48-51页
  4.4 实验结果分析第51-55页
  4.5 本章小结第55-56页
结论第56-58页
1.工作总结第56-57页
2.展望第57-58页
参考文献第58-61页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第61-62页
致谢第62页

本篇论文共62页,点击这进入下载页面
 
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