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基于暗通道先验原理的图像去雾增强方法研究
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基于暗通道先验原理的图像去雾增强方法研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-9页
第1章 绪论
第9-16页
1.1 研究的背景
第9页
1.2 研究的意义及应用前景
第9-10页
1.3 国内外研究现状
第10-14页
1.3.1 基于图像增强的去雾算法
第10-11页
1.3.2 基于物理模型的单幅图像复原方法
第11-14页
1.4 本文主要研究内容
第14页
1.5 本文结构安排
第14-16页
第2章 图像去雾理论及关键模型
第16-29页
2.1 雾霾的成因及雾霾图像特征分析
第16-17页
2.2 大气散射模型
第17-22页
2.2.1 入射光线衰减模型
第17-19页
2.2.2 大气光模型
第19-21页
2.2.3 雾天成像模型
第21-22页
2.3 暗通道先验理论
第22-28页
2.3.1 暗通道先验基础理论
第22-23页
2.3.2 透射率估计
第23-24页
2.3.3 图像透射率优化
第24-26页
2.3.4 大气光值估计
第26-27页
2.3.5 图像还原及算法流程
第27-28页
2.4 本章小结
第28-29页
第3章 基于优化后透射率和半逆法的暗通道去雾方法
第29-41页
3.1 引言
第29页
3.2 去雾优化算法
第29-35页
3.2.1 半逆法求大气光值
第29-30页
3.2.2 粗略透射率的求解
第30页
3.2.3 修复粗略透射率
第30-32页
3.2.4 小波变换对比度增强算法
第32-33页
3.2.5 算法流程及提纲
第33-35页
3.3 实验
第35-40页
3.3.1 主观评价标准
第35-37页
3.3.2 客观评价标准
第37-40页
3.4 本章小结
第40-41页
第4章 基于天空分割的快速去雾方法
第41-55页
4.1 引言
第41页
4.2 基于天空分割的快速去雾方法
第41-46页
4.2.1 求解粗略透射率
第41-42页
4.2.2 天空区域检测
第42-43页
4.2.3 大气光值估计
第43-44页
4.2.4 透射率修正机制
第44页
4.2.5 CLAHE图像增强方法
第44-45页
4.2.6 算法流程
第45-46页
4.3 实验结果与分析
第46-54页
4.3.1 对比算法与评价标准
第46-49页
4.3.2 结果分析
第49-54页
4.4 本章小结
第54-55页
第5章 结论与展望
第55-57页
5.1 本文的工作总结
第55页
5.2 研究工作的展望
第55-57页
致谢
第57-58页
参考文献
第58-64页
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文
第64-65页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目
第65-66页
详细摘要
第66-70页
本篇论文共
70
页,
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