基于Retinex和生成对抗网络的水下图像增强算法的研究与应用

目录

声明

摘要

第1章绪论

1．1研究背景和意义

1．2水下图像增强的国内外研究状况

1．3问题的描述

1．4研究内容和主要结构

第2章水下成像与相关理论基础

2．1海洋光学及海洋成像原理

2．2光在水中的传输

2．2．1海水对光的吸收作用

2．2．2海水对光的散射作用

2．3图像处理相关理论

2．3．1 Retinex理论

2．3．2暗通道先验(DCP)理论

2．3．3水下直方图均衡

2．3．4人工神经网络

2．3．5生成对抗网络(GAN)

2．4本章小结

第3章基于Retinex算法和多层感知机的水下图像增强算法

3．1引言

3．2算法设计

3．2．1算法整体设计

3．2．2图像预处理算法设计

3．2．3传输映射估计算法设计

3．3实验结果与分析

3．3．1图像预处理算法结果及分析

3．3．2本章改进算法结果及分析

3．4本章小结

第4章基于生成对抗网络(GAN)的水下图像增强算法

4．1引言

4．2算法设计

4．2．1 WaterGAN

4．2．2水下生成对抗网络(UGAN)

4．2．3生成对抗网络改进算法

4．3实验结果与分析

4．4本章小结

第5章水下图像增强系统

5．1系统需求分析

5．2系统设计

5．3系统实现

5．3．1图像读取模块

5．3．2图像预处理模块

5．3．3图像增强模块

5．3．4图像输出模块

5．4本章小结

第6章总结与展望

6．1研究总结

6．2展望未来

参考文献

攻读学位期间获得研究成果与参加的研究工作

致谢