| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 课题来源 | 第14页 |
| 1.2 课题背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.3 散斑噪声降噪的国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.4 本文主要研究内容及组织结构 | 第17-19页 |
| 1.4.1 论文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 论文组织架构 | 第18-19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 2 常见的图像降噪方法 | 第20-31页 |
| 2.1 空间域降噪 | 第20-25页 |
| 2.1.1 中值滤波 | 第21页 |
| 2.1.2 均值滤波 | 第21页 |
| 2.1.3 高斯滤波 | 第21-22页 |
| 2.1.4 形态学滤波 | 第22-25页 |
| 2.2 变换域降噪 | 第25-30页 |
| 2.2.1 小波变换 | 第25-26页 |
| 2.2.2 Contourlet变换 | 第26-28页 |
| 2.2.3 WBC变换 | 第28-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 红外图像的变换域阈值降噪算法 | 第31-42页 |
| 3.1 阈值函数 | 第31-33页 |
| 3.2 阈值选取方法 | 第33-35页 |
| 3.3 尺度间相关性降噪 | 第35页 |
| 3.4 方向内邻域相关性降噪 | 第35-38页 |
| 3.5 WBC方向内和尺度间降噪 | 第38-40页 |
| 3.5.1 WBC方向内邻域相关性降噪 | 第38-39页 |
| 3.5.2 WBC尺度相关性自适应阈值降噪 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 4 降噪算法的DSP实现 | 第42-58页 |
| 4.1 DM8168 | 第42-45页 |
| 4.2 CCS开发环境 | 第45-46页 |
| 4.3 降噪算法的DSP实现 | 第46-52页 |
| 4.3.1 对数变换和指数变换的DSP实现 | 第48-50页 |
| 4.3.2 WBC变换的DSP实现 | 第50-51页 |
| 4.3.3 降噪算法的实现 | 第51-52页 |
| 4.4 算法优化 | 第52-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 实验结果与分析 | 第58-71页 |
| 5.1 评价指标 | 第58-60页 |
| 5.2 实验降噪结果 | 第60-70页 |
| 5.2.1 广义CB形态学滤波 | 第60-63页 |
| 5.2.2 WBC方向内邻域和尺度间阈值降噪算法实验结果 | 第63-67页 |
| 5.2.3 红外热成像图像降噪效果 | 第67-68页 |
| 5.2.4 硬件实现实验 | 第68-70页 |
| 5.3 本章小结 | 第70-71页 |
| 6 结论与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 结论 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 作者简历 | 第76页 |