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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--图像去雾中的细节和色彩增强算法研究
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图像去雾中的细节和色彩增强算法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 研究现状及发展趋势第11-15页
        1.2.1 基于图像增强的去雾算法研究现状第11-13页
        1.2.2 基于物理模型的去雾算法研究现状第13-15页
    1.3 本文工作安排第15-16页
第二章 图像去雾算法的基本理论第16-27页
    2.1 基于图像增强的去雾算法第16-20页
        2.1.1 直方图均衡算法第16-17页
        2.1.2 Retinex理论原理第17-19页
        2.1.3 滤波增强第19-20页
    2.2 基于物理模型的去雾算法第20-24页
        2.2.1 大气散射模型第20-21页
        2.2.2 暗通道先验第21-22页
        2.2.3 Meng的去雾算法第22-24页
    2.3 图像质量评价方法第24-26页
        2.3.1 主观评价第24页
        2.3.2 客观评价第24-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第三章 图像去雾中的细节增强算法第27-38页
    3.1 引导滤波第27-28页
    3.2 基于梯度域的改进引导滤波第28-32页
    3.3 基于细节提取的增强算法第32-34页
    3.4 不同参数对细节信息提取的影响第34-36页
    3.5 本章小结第36-38页
第四章 图像去雾中的色彩恢复算法第38-46页
    4.1 金字塔融合算法第38-40页
    4.2 改进金字塔融合算法第40-42页
        4.2.1 色彩对比度第40-41页
        4.2.2 色彩饱和度第41页
        4.2.3 曝光亮度第41-42页
    4.3 权重参数融合第42-45页
    4.5 本章小结第45-46页
第五章 有雾图像细节及色彩增强算法第46-53页
    5.1 本文算法的运行环境第46页
    5.2 算法流程第46-47页
    5.3 实验结果与分析第47-52页
        5.3.1 第一类:本文算法与传统的去雾算法对比第48-50页
        5.3.2 第二类:本文算法与相关算法实验对比第50-52页
    5.4 本章小结第52-53页
第六章 总结与展望第53-55页
    6.1 本文工作总结第53-54页
    6.2 进步的工作安排第54-55页
参考文献第55-59页
攻读硕士期间发表的论文和参加的科研项目第59-60页
致谢第60-61页

 
 
论文编号BS4321006,这篇论文共61
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