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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

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