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基于异构平台的暗通道实时去雾算法研究

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基于异构平台的暗通道实时去雾算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-13页
第1章 绪论第13-20页
  1.1 研究背景与意义第13-14页
  1.2 国内外研究现状第14-18页
    1.2.1 图像及视频去雾算法研究第14-15页
    1.2.2 并行运算、OpenCL及FFMPEG研究第15-18页
  1.3 本文的主要工作第18页
  1.4 本文的组织结构第18-20页
第2章 相关工作介绍第20-30页
  2.1 图像去雾算法介绍第20-21页
    2.1.1 雾天图像退化物理模型第20页
    2.1.2 暗通道先验概念第20-21页
  2.2 异构平台的并行化计算第21-26页
    2.2.1 GPU硬件架构相关介绍第21-23页
    2.2.2 异构计算平台并行编程环境第23-26页
    2.2.3 硬件平台上OpenCL的优化方法第26页
  2.3 其它介绍第26-29页
    2.3.1 FFmpeg视频处理流程及相关数据结构第26-27页
    2.3.2 SDL处理流程及功能介绍第27-29页
    2.3.3 QT功能介绍第29页
  2.4 小结第29-30页
第3章 暗通道先验并行算法第30-50页
  3.1 暗通道先验并行算法实现思路第30-31页
  3.2 算法推导过程第31-36页
    3.2.1 全球大气光的计算方法第32页
    3.2.2 透射率计算方法第32-34页
    3.2.3 去雾算法步骤及并行分析第34-36页
  3.3 去雾算法并行化实现第36-43页
    3.3.1 暗通道图及灰度图的并行实现第36-37页
    3.3.2 优化全局大气光值的获取方式第37-39页
    3.3.3 基于导向滤波的透射率图并行实现第39-42页
    3.3.4 图像去雾并行实现第42-43页
  3.4 实验性能及分析第43-49页
    3.4.1 实验平台及实验设计第43-44页
    3.4.2 实验测试方案第44-49页
  3.5 小结第49-50页
第4章 基于图像分割的天空处理及优化第50-60页
  4.1 天空区域缺陷分析第50-51页
  4.2 天空区域图像优化第51-59页
    4.2.1 天空特征识别第51-53页
    4.2.2 天空区域分割及图像优化第53-55页
    4.2.3 伽马校正及自动对比度增强第55-59页
  4.3 小结第59-60页
第5章 图像去雾软件的实现第60-65页
  5.1 软件概述第60-61页
    5.1.1 软件功能概述第60页
    5.1.2 软件系统要求第60-61页
  5.2 系统使用第61-62页
    5.2.1 系统登入第61页
    5.2.2 系统维护第61-62页
  5.3 去雾功能第62-64页
  5.4 小结第64-65页
第6章 结论第65-67页
  6.1 论文总结第65-66页
  6.2 下一步工作第66-67页
参考文献第67-71页
致谢第71页

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