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基于异构平台的暗通道实时去雾算法研究
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基于异构平台的暗通道实时去雾算法研究
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-13页
第1章 绪论
第13-20页
1.1 研究背景与意义
第13-14页
1.2 国内外研究现状
第14-18页
1.2.1 图像及视频去雾算法研究
第14-15页
1.2.2 并行运算、OpenCL及FFMPEG研究
第15-18页
1.3 本文的主要工作
第18页
1.4 本文的组织结构
第18-20页
第2章 相关工作介绍
第20-30页
2.1 图像去雾算法介绍
第20-21页
2.1.1 雾天图像退化物理模型
第20页
2.1.2 暗通道先验概念
第20-21页
2.2 异构平台的并行化计算
第21-26页
2.2.1 GPU硬件架构相关介绍
第21-23页
2.2.2 异构计算平台并行编程环境
第23-26页
2.2.3 硬件平台上OpenCL的优化方法
第26页
2.3 其它介绍
第26-29页
2.3.1 FFmpeg视频处理流程及相关数据结构
第26-27页
2.3.2 SDL处理流程及功能介绍
第27-29页
2.3.3 QT功能介绍
第29页
2.4 小结
第29-30页
第3章 暗通道先验并行算法
第30-50页
3.1 暗通道先验并行算法实现思路
第30-31页
3.2 算法推导过程
第31-36页
3.2.1 全球大气光的计算方法
第32页
3.2.2 透射率计算方法
第32-34页
3.2.3 去雾算法步骤及并行分析
第34-36页
3.3 去雾算法并行化实现
第36-43页
3.3.1 暗通道图及灰度图的并行实现
第36-37页
3.3.2 优化全局大气光值的获取方式
第37-39页
3.3.3 基于导向滤波的透射率图并行实现
第39-42页
3.3.4 图像去雾并行实现
第42-43页
3.4 实验性能及分析
第43-49页
3.4.1 实验平台及实验设计
第43-44页
3.4.2 实验测试方案
第44-49页
3.5 小结
第49-50页
第4章 基于图像分割的天空处理及优化
第50-60页
4.1 天空区域缺陷分析
第50-51页
4.2 天空区域图像优化
第51-59页
4.2.1 天空特征识别
第51-53页
4.2.2 天空区域分割及图像优化
第53-55页
4.2.3 伽马校正及自动对比度增强
第55-59页
4.3 小结
第59-60页
第5章 图像去雾软件的实现
第60-65页
5.1 软件概述
第60-61页
5.1.1 软件功能概述
第60页
5.1.2 软件系统要求
第60-61页
5.2 系统使用
第61-62页
5.2.1 系统登入
第61页
5.2.2 系统维护
第61-62页
5.3 去雾功能
第62-64页
5.4 小结
第64-65页
第6章 结论
第65-67页
6.1 论文总结
第65-66页
6.2 下一步工作
第66-67页
参考文献
第67-71页
致谢
第71页
本篇论文共
71
页,
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