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CFA图像插值与去噪研究

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-16页
   ·研究的背景和意义第8-9页
   ·数码相机及其CFA第9-13页
   ·CFA图像插值和去噪研究及其发展第13-14页
   ·本论文的主要工作和安排第14-16页
第二章 CFA图像处理相关基础第16-34页
   ·颜色空间第16-22页
     ·RGB空间模型第17-18页
     ·CIEXYZ空间模型第18-19页
     ·YUV空间模型第19-20页
     ·CIELAB与S-CIELAB空间模型第20-22页
   ·CFA图像去马赛克算法简介第22-28页
     ·启发式去马赛克算法第22-24页
     ·方向插值去马赛克算法第24-25页
     ·频域去马赛克算法第25-26页
     ·基于小波的去马赛克算法第26-27页
     ·基于重构的去马赛克算法第27-28页
   ·CFA图像去噪算法简介第28-30页
   ·去马赛克与去噪的性能评价第30-32页
     ·峰值信噪比PSNR第30-31页
     ·CIELAB空间欧式距离第31-32页
   ·本章小结第32-34页
第三章 基于亮度估计与方向插值的CFA图像去马赛克第34-46页
   ·引言第34-35页
   ·基于亮度估计与方向插值的去马赛克方法第35-39页
     ·正则化亮度估计第35-36页
     ·对G通道的插值第36-37页
     ·对插值后图像的修正第37-39页
     ·具体实施步骤第39页
   ·实验结果与分析第39-44页
     ·实验数据与评价指标第39-40页
     ·实验结果与分析第40-44页
   ·本章小结第44-46页
第四章 基于方向插值与残差重构的CFA图像去马赛克第46-58页
   ·引言第46-47页
   ·基于方向插值与残差重构的CFA图像去马赛克方法第47-52页
     ·对G通道局部方向插值第47-48页
     ·联合训练双字典第48-50页
     ·对R和B通道插值第50-51页
     ·具体实施步骤第51-52页
   ·实验结果与分析第52-56页
   ·本章小结第56-58页
第五章 基于Treelet的CFA图像去噪第58-74页
   ·引言第58-59页
   ·基于Treelet的CFA图像去噪第59-64页
     ·CFA图像中的噪声模型第59页
     ·Treelet变换第59-61页
     ·基于Treelet的CFA图像去噪第61-64页
   ·实验结果与分析第64-72页
     ·训练窗口与变量块大小对去噪效果的影响第64-65页
     ·实验结果与分析第65-72页
   ·本章小结第72-74页
第六章 总结与展望第74-76页
   ·工作总结第74-75页
   ·展望第75-76页
致谢第76-78页
参考文献第78-84页
作者在读期间的研究成果第84页

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