数字图像降噪与增强设计实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7页 |
| 1.2 视频图像预处理技术发展现状 | 第7-8页 |
| 1.3 本文主要工作与结构安排 | 第8-10页 |
| 第二章 视频预处理系统架构与算法模块 | 第10-14页 |
| 2.1 视频图像预处理系统与框架定义 | 第10-11页 |
| 2.2 预处理算法模块的架构平台 | 第11-13页 |
| 2.3 本章小结 | 第13-14页 |
| 第三章 视频图像的噪声去除 | 第14-46页 |
| 3.1 视频图像的噪声分类 | 第14-16页 |
| 3.1.1 高斯噪声 | 第15-16页 |
| 3.1.2 脉冲(椒盐)噪声 | 第16页 |
| 3.2 高斯噪声降噪算法的发展与分析 | 第16-19页 |
| 3.2.1 时域降噪 | 第16-17页 |
| 3.2.2 空域降噪 | 第17-18页 |
| 3.2.3 变换域降噪 | 第18页 |
| 3.2.4 时空域联合降噪 | 第18-19页 |
| 3.3 脉冲噪声降噪算法的发展与分析 | 第19-21页 |
| 3.3.1 传统中值滤波降噪 | 第19页 |
| 3.3.2 改进的中值滤波 | 第19-20页 |
| 3.3.3 峰谷滤波算法及其改进 | 第20页 |
| 3.3.4 基于决策论的快速降噪算法 | 第20-21页 |
| 3.4 针对混合噪声的降噪算法 | 第21-43页 |
| 3.4.1 基于多重决策论的脉冲噪声降噪算法 | 第21-34页 |
| 3.4.2 基于双边滤波的快速高斯降噪 | 第34-43页 |
| 3.5 混合降噪算法的评价体系 | 第43-45页 |
| 3.5.1 混合降噪算法的客观评价 | 第43-44页 |
| 3.5.2 混合降噪算法的主观评价 | 第44-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 自适应视频图像增强 | 第46-70页 |
| 4.1 视频图像增强技术的研究与分析 | 第46-51页 |
| 4.1.1 直方图均衡化以及其改进算法 | 第47-48页 |
| 4.1.2 基于Retinex理论的图像增强算法 | 第48页 |
| 4.1.3 基于曲线映射的图像增强算法 | 第48-50页 |
| 4.1.4 基于图像锐化的增强算法 | 第50-51页 |
| 4.1.5 基于频域滤波的图像增强算法 | 第51页 |
| 4.2 基于动态场景估计的自适应图像增强算法 | 第51-58页 |
| 4.2.1 基于拉普拉斯算子的图像锐化 | 第52-53页 |
| 4.2.2 动态场景判定 | 第53-55页 |
| 4.2.3 灰度映射变换函数 | 第55-58页 |
| 4.3 实验结果与性能分析 | 第58-66页 |
| 4.3.1 自适应增强算法的客观评价 | 第59-62页 |
| 4.3.2 自适应性增强算法的主观评价 | 第62-66页 |
| 4.4 自适应视频图像增强算法的硬件实现 | 第66-69页 |
| 4.4.1 硬件模块设计 | 第66-68页 |
| 4.4.2 算法的视频图像处理效果 | 第68-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 算法的设计和实现 | 第70-79页 |
| 5.1 算法融合结果分析 | 第70-75页 |
| 5.1.1 融合算法的评价体系 | 第70页 |
| 5.1.2 融合算法质量的客观评价 | 第70-72页 |
| 5.1.3 融合算法质量的主观评价 | 第72-75页 |
| 5.2 硬件融合实现 | 第75-78页 |
| 5.2.1 硬件拼接实现分析与验证 | 第75-78页 |
| 5.3 本章小结 | 第78-79页 |
| 第六章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第79-80页 |
| 6.2 未来展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
