一种快速的边缘保持滤波算法及应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 算法综述 | 第13页 |
| 1.4 论文大纲 | 第13-15页 |
| 第2章 分离的权重最小二乘边缘保持滤波算法 | 第15-26页 |
| 2.1 分离的权重最小二乘边缘保持滤波原理 | 第15-22页 |
| 2.1.1 权重最小二乘边缘保持滤波 | 第15-18页 |
| 2.1.2 一维快速权重最小二乘算法 | 第18-19页 |
| 2.1.3 常数权重梯度域方程拟合 | 第19-20页 |
| 2.1.4 分离的权重最小二乘算法框架 | 第20-22页 |
| 2.2 实验结果与对比分析 | 第22-25页 |
| 2.2.1 效果对比 | 第22-24页 |
| 2.2.2 性能对比 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 分离的权重最小二乘加速框架拓展 | 第26-33页 |
| 3.1 梯度域方程 | 第26-27页 |
| 3.2 分离的权重最小二乘梯度域方程加速框架拓展 | 第27-32页 |
| 3.2.1 梯度域方程拓展框架 | 第27-28页 |
| 3.2.2 鲁棒增强 | 第28-30页 |
| 3.2.3 稀疏插值 | 第30-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 分离的权重最小二乘边缘保持滤波应用 | 第33-49页 |
| 4.1 多尺度边缘保持分解 | 第33-38页 |
| 4.2 多尺度细节增强 | 第38-42页 |
| 4.3 多尺度TONE MAPPING | 第42-44页 |
| 4.4 多尺度图像抽象 | 第44-46页 |
| 4.5 图像去噪 | 第46-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
