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基于反卷积滤波的头盔显示图像人眼屈光度预校正算法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第8-14页
    1.1 课题背景和研究意义第8-9页
    1.2 课题的研究现状第9-12页
        1.2.1 人眼屈光度预校正算法的研究概述第9-10页
        1.2.2 波前像差的测量方法概述第10-11页
        1.2.3 头盔显示器概述第11-12页
    1.3 本文工作及组织结构第12-14页
        1.3.1 本文的主要内容第12页
        1.3.2 本文的结构安排第12-14页
第二章 人眼波前像差理论与测量方法第14-21页
    2.1 人眼光学系统第14页
    2.2 人眼波前像差的概念第14-15页
    2.3 人眼波前像差的测量方法第15-20页
        2.3.1 基于Hartmann-Shack波前传感器的测量法第15-17页
        2.3.2 基于主观视觉感受的盲测量法第17-20页
    2.4 本章小结第20-21页
第三章 基于增强维纳滤波的图像预校正算法第21-27页
    3.1 相关理论基础第21-23页
        3.1.1 卷积和反卷积第21-22页
        3.1.2 图像的傅里叶变换第22-23页
    3.2 增强维纳滤波算法第23-26页
    3.3 本章小结第26-27页
第四章 预校正图像的对比度提高方法第27-41页
    4.1 直方图均衡化法第27-28页
    4.2 高斯滤波法第28-29页
    4.3 自适应平滑滤波法第29-31页
    4.4 基于全变差的图像对比度提高法第31-35页
    4.5 实验结果对比分析第35-40页
    4.6 本章小结第40-41页
第五章 图像效果的评价方法与实验结果第41-48页
    5.1 图像效果主观评价方法第41-42页
    5.2 图像效果客观评价方法第42-43页
    5.3 头盔显示图像效果评价方法第43-46页
    5.4 实验结果分析第46-47页
    5.5 本章小结第47-48页
第六章 总结与展望第48-49页
    6.1 本文工作总结第48页
    6.2 未来工作展望第48-49页
致谢第49-50页
参考文献第50-51页

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