基于时空域的网络监控视频去噪研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题来源及研究的目的和意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.1.2 课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第10-13页 |
| 1.2.1 视频一维时域去噪 | 第10-11页 |
| 1.2.2 视频二维空域去噪 | 第11-12页 |
| 1.2.3 视频三维时空域去噪 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 时空域去噪算法分析及框架设计 | 第15-26页 |
| 2.1 时域去噪算法分析 | 第15-18页 |
| 2.1.1 运动自适应时域滤波 | 第15-17页 |
| 2.1.2 运动补偿时域滤波 | 第17-18页 |
| 2.2 空域去噪算法分析 | 第18-21页 |
| 2.2.1 双边滤波 | 第19-20页 |
| 2.2.2 非局域均值滤波 NL-means | 第20-21页 |
| 2.3 时空域去噪算法框架设计 | 第21-23页 |
| 2.4 图像质量评价函数 | 第23-25页 |
| 2.4.1 客观评价标准 | 第23-24页 |
| 2.4.2 主观评价标准 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 改进的时空域去噪算法 | 第26-40页 |
| 3.1 固定模式噪声 FPN | 第26-30页 |
| 3.1.1 FPN 实验设计 | 第26-27页 |
| 3.1.2 FPN 实验数据分析 | 第27-29页 |
| 3.1.3 FPN 抑制策略 | 第29页 |
| 3.1.4 FPN 实验结果 | 第29-30页 |
| 3.2 改进的 NL-MEANS | 第30-31页 |
| 3.3 改进的时空域融合算法 | 第31-38页 |
| 3.3.1 时空域去噪算法融合 | 第31-33页 |
| 3.3.2 时空域去噪强度调整 | 第33-38页 |
| 3.4 实验结果 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 时空域去噪算法的硬件实现 | 第40-54页 |
| 4.1 算法硬件实现设计概述 | 第40-41页 |
| 4.2 算法硬件方案设计 | 第41-45页 |
| 4.3 算法系统验证 | 第45-53页 |
| 4.3.1 算法硬件验证环境 | 第45-50页 |
| 4.3.2 算法仿真验证 | 第50-52页 |
| 4.3.3 算法 FPGA 验证 | 第52-53页 |
| 4.4 算法硬件实现结果 | 第53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
