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第1章 图像去雾技术概述1

1.1 图像去雾问题的提出2

1.2 图像去雾技术的现状5

1.2.1 图像去雾技术的研究现状5

1.2.2 图像去雾效果的评价现状9

1.2.3 图像去雾技术的实际应用现状10

1.3 图像去雾技术的难点及关键问题11

1.3.1 雾天图像的基本特征分析11

1.3.2 图像去雾的难点15

1.3.3 图像去雾的关键问题16

1.4 本章小结16

参考文献17

第2章 基于图像增强的去雾技术19

2.1 图像增强的基本理论20

2.1.1 图像增强的基本概念20

2.1.2 图像增强的常用空域方法21

2.1.3 图像增强的常用频域方法26

2.2 基于图像增强的代表性去雾算法28

2.2.1 直方图处理算法28

2.2.2 Retinex算法31

2.2.3 方法局限性40

2.3 基于雾气遮罩的图像去雾算法41

2.3.1 雾气遮罩模型41

2.3.2 基于雾气遮罩的去雾算法41

2.3.3 实验结果与分析44

2.4 基于融合策略的图像去雾算法46

2.4.1 去雾融合策略46

2.4.2 基于融合策略的去雾算法47

2.4.3 实验结果与分析52

2.5 本章小结58

参考文献58

第3章 基于图像复原的去雾技术61

3.1 图像复原的基本理论62

3.1.1 图像复原的基本概念62

3.1.2 图像复原的一般模型62

3.1.3 基于图像复原的大气散射理论64

3.2 基于图像复原的代表性去雾算法70

3.2.1 He算法71

3.2.2 Tarel算法76

3.2.3 方法局限性78

3.3 基于马尔科夫模型的图像去雾算法82

3.3.1 马尔科夫模型83

3.3.2 基于马尔科夫模型的去雾算法84

3.3.3 实验结果与分析89

3.4 基于几何结构模型的图像去雾算法98

3.4.1 几何结构模型98

3.4.2 基于几何结构模型的去雾算法100

3.4.3 实验结果与分析104

3.5 本章小结108

参考文献109

第4章 图像去雾效果综合评价体系111

4.1 基于可见边的对比度增强评估方法112

4.1.1 理论基础113

4.1.2 评价指标113

4.1.3 方法局限性114

4.2 基于能见度检测的去雾效果评价方法115

4.2.1 相关理论115

4.2.2 能见度距离计算方法118

4.2.3 实验结果与分析120

4.3 基于合成图像的去雾效果评价方法122

4.3.1 环境渲染方法122

4.3.2 光路传播图方法123

4.3.3 实验结果与分析124

4.4 基于视觉感知的去雾效果评价方法125

4.4.1 CNC的总体框架及评价指标126

4.4.2 CNC综合评价函数的构建128

4.4.3 实验结果与分析129

4.5 本章小结132

参考文献133

第5章 图像去雾算法的应用135

5.1 深度图的相关知识136

5.1.1 深度图的基本概念136

5.1.2 深度图的求取方法137

5.2 去雾算法在雾天道路图像中的应用138

5.2.1 基于道路图像特点的去雾算法139

5.2.2 在雾天车道线特征提取中的应用148

5.2.3 在雾天交通标志检测中的应用148

5.2.4 在雾天交警手势识别中的应用149

5.3 去雾算法在图像渲染特效中的应用157

5.3.1 相关深度线索158

5.3.2 图像虚拟变焦160

5.3.3 图像雾气模拟164

5.3.4 图像立体转换170

5.4 本章小结177

参考文献177