超像素分割技术在暗通道先验图像去雾算法中的应用.docx

超像素分割技术在暗通道先验图像去雾算法中的应用

目录

超像素分割技术在暗通道先验图像去雾算法中的应用（1）．．．．．．．．3

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2暗通道先验图像去雾算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3超像素分割技术在图像处理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

超像素分割技术原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1超像素定义及特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2超像素分割算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2.1基于区域生长的分割方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2.2基于图割的分割方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.2.3基于机器学习的分割方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

暗通道先验图像去雾算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.1暗通道先验理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.2去雾算法流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.3算法优缺点分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

超像素分割在暗通道先验图像去雾中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.1超像素分割在暗通道先验算法中的作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.2超像素分割对去雾效果的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.3超像素分割与暗通道先验算法的结合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.1实验数据与平台．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.2超像素分割参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.3去雾效果对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.3.1与传统去雾算法对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.3.2与其他超像素分割方法对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

结果与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.1去雾效果定量分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

6.2超像素分割参数对去雾效果的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

6.3算法在实际场景中的应用效果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

超像素分割技术在暗通道先验图像去雾算法中的应用（2）．．．．．．．35

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

1.2研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

1.3论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

2.1去雾算法研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

2.2暗通道先验理论介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

2.3超像素分割技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

暗通道先验图像去雾算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

3.1算法原理．．．．．．．．．．．．．