高动态范围红外图像压缩的细节增强算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究概况 | 第8-10页 |
| ·高动态范围图像的压缩显示 | 第8-9页 |
| ·高动态范围红外图像压缩的细节增强算法 | 第9-10页 |
| ·论文主要研究内容及结构 | 第10-13页 |
| 2 红外图像的动态范围压缩与细节增强 | 第13-25页 |
| ·红外图像特征分析 | 第13-16页 |
| ·红外图像的可视化特征 | 第13-14页 |
| ·高动态范围红外图像直方图的特点 | 第14-16页 |
| ·红外图像动态范围压缩与细节增强基础 | 第16-22页 |
| ·自适应增益控制 | 第16-18页 |
| ·直方图均衡化 | 第18-20页 |
| ·高频增强与非锐化掩模 | 第20-22页 |
| ·细节增强效果评价 | 第22-24页 |
| ·信息熵 | 第22-23页 |
| ·图像细节增强 | 第23页 |
| ·峰值信噪比 | 第23页 |
| ·相位一致性 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 基于双边滤波分层的UM细节增强算法 | 第25-41页 |
| ·基于双边滤波的高动态范围红外图像的分层 | 第25-29页 |
| ·双边滤波原理 | 第25-26页 |
| ·基于双边滤波的图像分层与梯度反转现象 | 第26-27页 |
| ·基于双边和自适应高斯滤波的图像分层 | 第27-29页 |
| ·平滑层与细节层的压缩与增强 | 第29-35页 |
| ·基于平台直方图均衡的平滑层压缩 | 第30-32页 |
| ·细节层的增强与噪声抑制 | 第32-34页 |
| ·平滑层与细节层的合成 | 第34-35页 |
| ·算法实现 | 第35-36页 |
| ·结果分析 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 4 基于Retinex分层的UM细节增强算法 | 第41-59页 |
| ·基于Retinex的图像压缩与增强 | 第41-49页 |
| ·Retinex算法原理 | 第41-42页 |
| ·基于MSR的图像压缩及光晕现象 | 第42-44页 |
| ·改进的MSR实现图像压缩与增强 | 第44-49页 |
| ·基于高频增强的自适应细节增强算法 | 第49-53页 |
| ·反射层的自适应噪声抑制 | 第49-50页 |
| ·基于高频增强的细节增强 | 第50-53页 |
| ·算法实现 | 第53-54页 |
| ·结果分析 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 5 细节增强算法验证平台的设计 | 第59-69页 |
| ·算法平台的界面化设计 | 第59-62页 |
| ·算法验证平台的工作流程 | 第62-63页 |
| ·算法平台的软件实现 | 第63页 |
| ·算法验证实验与分析 | 第63-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 6 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第69-70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
