车载视频实时去雾算法的研究与实现



车载视频实时去雾算法的研究与实现

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车载视频实时去雾算法的研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-17页
1.1 研究背景与意义	第10-12页
1.2 国内外发展现状	第12-15页
1.2.1 图像去雾发展现状	第12-14页
1.2.2 视频去雾发展现状	第14-15页
1.3 论文主要研究工作	第15-16页
1.4 论文的组织结构	第16-17页
第二章图像去雾理论基础	第17-25页
2.1 雾霾的成因及特点	第17-18页
2.2 大气散射模型	第18-22页
2.2.1 直射光衰减模型	第19-20页
2.2.2 大气光散射模型	第20-21页
2.2.3 雾天图像退化模型	第21-22页
2.3 图像去雾客观评价指标	第22-24页
2.3.1 信息熵	第22页
2.3.2 平均梯度	第22-23页
2.3.3 视觉对比度	第23页
2.3.4 图像能见度	第23-24页
2.4 本章小结	第24-25页
第三章基于暗通道先验的图像去雾算法研究与改进	第25-43页
3.1 基于暗通道先验的图像去雾算法研究	第25-33页
3.1.1 暗通道先验理论	第25-27页
3.1.2 传统图像去雾算法	第27-29页
3.1.3 透射率优化算法	第29-32页
3.1.4 透射率修正算法	第32-33页
3.2 基于暗通道先验的改进图像去雾算法	第33-39页
3.2.1 改进的大气光强度估计算法	第33-36页
3.2.2 改进的透射率修正算法	第36-38页
3.2.3 改进的图像去雾算法流程	第38-39页
3.3 恢复图像增强	第39-42页
3.3.1 直方图均衡	第39页
3.3.2 伽马校正	第39-40页
3.3.3 基于色调不变的图像增强	第40-41页
3.3.4 实验结果与分析	第41-42页
3.4 本章小结	第42-43页
第四章车载视频去雾算法研究	第43-54页
4.1 视频去雾算法概述	第43-46页
4.1.1 基于光流法的视频去雾算法	第43-44页
4.1.2 基于背景分离的视频去雾算法	第44-45页
4.1.3 局限性	第45-46页
4.2 平滑大气光强度	第46-48页
4.3 大气光强度快速更新	第48-50页
4.4 基于灰度引导图像的快速导向滤波	第50-53页
4.5 本章小结	第53-54页
第五章系统实现与测试	第54-68页
5.1 系统实现	第54-59页
5.1.1 开发环境	第54-56页
5.1.2 系统结构	第56-59页
5.2 系统测试	第59-67页
5.2.1 PC平台下的测试	第59-66页
5.2.2 Android平台下的测试	第66-67页
5.3 本章小结	第67-68页
总结与展望	第68-70页
参考文献	第70-75页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第75-76页
致谢	第76-77页
附录	第77页

本篇论文共77页，点击这进入下载页面。

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