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非均匀介质传播中的图像与视频清晰化方法研究

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非均匀介质传播中的图像与视频清晰化方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第1章 绪论第9-18页
  1.1 研究背景与意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-15页
    1.2.1 雾天及水下图像清晰化研究现状第11-14页
    1.2.2 水下视频清晰化研究现状第14-15页
  1.3 本文研究内容第15-16页
  1.4 论文组织结构第16-18页
第2章 基于卷积神经网络雾天图像清晰化方法研究第18-36页
  2.1 光在空气介质中传播及成像特点第18-19页
  2.2 大气散射模型研究第19-24页
    2.2.1 入射光衰减模型分析第20-21页
    2.2.2 大气光模型分析第21-23页
    2.2.3 雾天图像退化过程建模第23-24页
  2.3 基于大气散射模型的雾天图像清晰化方法第24-26页
  2.4 卷积神经网络雾天图像清晰化方法第26-35页
    2.4.1 基于卷积神经网络的透射率估计第26-30页
    2.4.2 大气光强自适应估计第30-34页
    2.4.3 应用场景分析第34-35页
  2.5 本章小结第35-36页
第3章 基于时空信息融合的水下视频清晰化方法研究第36-55页
  3.1 光在水介质中的传播及成像特点第36-38页
  3.2 水下图像光学成像模型研究第38-39页
  3.3 水下视频图像的背景光值估计第39-44页
    3.3.1 水下图像背景光值估计第40-42页
    3.3.2 时空信息融合的视频图像背景光值估计第42-44页
  3.4 水下视频图像的透射率估计第44-51页
    3.4.1 基于颜色空间的水下图像透射率估计第44-48页
    3.4.2 时空信息融合的视频图像透射率估计第48-51页
  3.5 清晰化实现及结果分析第51-54页
  3.6 本章小结第54-55页
第4章 实验结果及分析第55-75页
  4.1 实验环境及数据来源第55-57页
    4.1.1 软硬件环境第55-56页
    4.1.2 实验数据第56-57页
  4.2 图像质量客观评价方法第57-59页
  4.3 基于卷积神经网络雾天图像清晰化方法结果与分析第59-68页
    4.3.1 雾天图像清晰化实验与对比分析第59-66页
    4.3.2 评价指标计算及分析第66-68页
  4.4 基于时空信息融合的水下视频清晰化方法结果与分析第68-74页
    4.4.1 水下图像清晰化结果及比较第68-70页
    4.4.2 水下视频清晰化结果及比较第70-72页
    4.4.3 评价指标计算及分析第72-74页
  4.5 本章小结第74-75页
第5章 总结与展望第75-77页
  5.1 本文总结第75-76页
  5.2 研究展望第76-77页
致谢第77-78页
参考文献第78-82页
攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研项目第82页

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