基于DSP的雾霾天气图像处理的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外相关研究状况 | 第11-12页 |
| 1.2.1 雾霾图像处理的国内外研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 DSP技术的国内外发展现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 雾霾图像处理算法的研究 | 第14-23页 |
| 2.1 雾霾天气图像的特点 | 第14-15页 |
| 2.2 经典同态滤波算法 | 第15-17页 |
| 2.2.1 同态滤波原理 | 第15-17页 |
| 2.2.2 滤波器的设计 | 第17页 |
| 2.3 小波变换 | 第17-21页 |
| 2.3.1 小波变换的基本原理 | 第17-19页 |
| 2.3.2 MALLAT算法 | 第19-20页 |
| 2.3.3 小波变换的优点 | 第20-21页 |
| 2.4 基于小波的同态滤波算法 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于小波的同态滤波算法的仿真 | 第23-31页 |
| 3.1 基于小波的同态滤波算法的实现 | 第23-26页 |
| 3.1.1 同态滤波算法的实现 | 第23-24页 |
| 3.1.2 小波变换的算法实现 | 第24-25页 |
| 3.1.3 基于小波的同态滤波算法的实现 | 第25-26页 |
| 3.2 仿真结果 | 第26-28页 |
| 3.3 结果评价与分析 | 第28-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于DSP的图像处理硬件平台的搭建 | 第31-42页 |
| 4.1 TMS320DM642微处理器 | 第31-32页 |
| 4.1.1 系统核心处理芯片的选择 | 第31-32页 |
| 4.1.2 TMS320DM642的功能特性 | 第32页 |
| 4.2 雾霾天气图像处理硬件平台的总体设计方案 | 第32-33页 |
| 4.3 系统基本模块的设计 | 第33-41页 |
| 4.3.1 系统电源的设计 | 第33-35页 |
| 4.3.2 解码芯片SAA7113H | 第35页 |
| 4.3.3 视频端口的设计 | 第35-36页 |
| 4.3.4 编码模块的设计 | 第36-37页 |
| 4.3.5 外围存储模块的设计 | 第37-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 基于小波同态滤波算法的DSP实现 | 第42-51页 |
| 5.1 DSP 的开发工具 | 第42-43页 |
| 5.1.1 CCS集成开发环境 | 第42-43页 |
| 5.1.2 实时操作系统DSP/BIOS | 第43页 |
| 5.1.3 CSL库函数 | 第43页 |
| 5.2 DSP软件设计 | 第43-49页 |
| 5.2.1 系统软件设计 | 第43-44页 |
| 5.2.2 TMS320DM642初始化程序 | 第44-45页 |
| 5.2.3 视频采集程序 | 第45-46页 |
| 5.2.4 图像显示程序 | 第46-49页 |
| 5.3 实验结果 | 第49-50页 |
| 5.3.1 雾霾图像处理硬件平台 | 第49页 |
| 5.3.2 雾霾图像处理的结果 | 第49-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
