基于特征学习的单幅图像去雾算法.pdf

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2020-08-27 发布于江苏
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目录第1 章概述 1 1.1 研究背景及意义 1 1.2 国内外研究现状2 1.2.1 基于图像增强的去雾算法2 1.2.2 基于图像复原的去雾算法3 1.2.3 图像增强与图像复原相结合的去雾算法5 1.3 本文主要研究内容5 1.4 论文的结构安排6 第2 章图像去雾相关理论与技术7 2.1 大气散射物理模型7 2.2 图像去雾经典算法8 2.2.1 暗通道先验算法8 2.2.2 颜色衰减先验算法9 2.2.3 雾线先验算法 11 2.3 图像去雾算法质量评价 12 2.3.1 参考质量评价指标 12 2.3.2 非参考质量评价指标 13 2.4 本章小结 14 第3 章基于HSV 模型和Retinex 理论的单幅图像去雾算法 15 3.1 概述 15 3.2 相关理论 15 3.2.1 HSV 颜色模型 15 3.2.2 Retinex 理论 17 3.2.3 支持向量机 17 3.3 基于HSV 颜色模型的单幅图像去雾算法 19 3.3.1 算法流程框图 19 3.3.2 亮度分量的SSR 变换 19 3.3.3 特征提取20 3.3.4 阈值调整23 3.3.5 双边滤波23 I 3.3.6 无雾图恢复24 3.3.7 数据集处理24 3.4 实验结果与分析24 3.4.1 定性比较25 3.4.2 定量比较26 3.5 本章小结28 第4 章采用多尺度滤波与局部模式的单幅图像去雾算法29 4.1 概述29 4.2 局部二元模式29 4.3 基于多尺度特征与局部二元模式的单幅图像去雾算法31 4.3.1 算法流程框图31 4.3.2 特征提取32 4.3.3 图像融合36 4.3.4 大气光估计36 4.4 实验结果与分析37 4.4.1 定性比较38 4.4.2 定量比较39 4.5 本章小结41 第5 章总结与展望43 5.1 总结43 5.2 展望44 参考文献45 研究生期间科研成果50 致谢51 II Contents Chapter1 Introduction 1 1.1 Background and Significance 1 1.2 Research Status at Home and Abroad2 1.2.1 Dehazing Algorithm based on Image Enhancement2 1.2.2 Dehazing Algorithm based on Image Restoration 3