智能图像处理及其在无线多媒体业务中的应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·模糊图像处理 | 第13-18页 |
| ·模糊图像处理的研究方法和意义 | 第13-15页 |
| ·模糊图像处理研究现状分析 | 第15-18页 |
| ·基于人类视觉系统的图像处理技术 | 第18-20页 |
| ·人类视觉系统概述 | 第18-20页 |
| ·人类视觉系统在图像处理中的应用现状分析 | 第20页 |
| ·本研究课题的来源以及实际意义 | 第20-21页 |
| ·本论文的研究内容 | 第21-23页 |
| 第二章 各向异性扩散图像平滑方法 | 第23-36页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·几个改进的各向异性扩散方法 | 第24-25页 |
| ·人类视觉系统的一些基本特性 | 第25-26页 |
| ·基于噪声可见度函数的各向异性扩散方法 | 第26-28页 |
| ·可见度函数 | 第26页 |
| ·基于人类视觉系统的各向异性扩散方案 | 第26-27页 |
| ·数值仿真 | 第27-28页 |
| ·基于改进根均方对比度的各向异性扩散方法 | 第28-33页 |
| ·基于改进根均方对比度的各向异性扩散方法 | 第29-32页 |
| ·数值仿真 | 第32-33页 |
| ·基于视觉选择性的各向异性扩散方法 | 第33-34页 |
| ·结束语 | 第34-36页 |
| 第三章 基于相邻像素兼容度的模糊加权平均滤波方法 | 第36-44页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·一般的加权平均滤波器 | 第36-38页 |
| ·基于相邻像素兼容度的模糊加权平均滤波器 | 第38-40页 |
| ·中心像素与相邻像素的兼容性 | 第38-39页 |
| ·参数对局部环境的适应性 | 第39-40页 |
| ·实验结果 | 第40-43页 |
| ·结束语 | 第43-44页 |
| 第四章 模糊边缘敏感图像去噪方法 | 第44-50页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·人类视觉系统的一些特性 | 第44-45页 |
| ·具体算法 | 第45-47页 |
| ·实验结果 | 第47-49页 |
| ·结束语 | 第49-50页 |
| 第五章 模糊图像质量评估方法 | 第50-59页 |
| ·引言 | 第50-51页 |
| ·图像质量评估方法介绍 | 第51-52页 |
| ·主观评价方法 | 第51页 |
| ·客观评价方法 | 第51-52页 |
| ·一些新的评价方法 | 第52页 |
| ·几个图像质量测量标准 | 第52-54页 |
| ·基于平滑度的测量标准Q_1 | 第52-53页 |
| ·基于边缘的质量测量标准Q_2 | 第53-54页 |
| ·基于对比度的质量测量标准Q_3 | 第54页 |
| ·所提出的方法 | 第54-56页 |
| ·选择模糊变量和模糊集合 | 第54-55页 |
| ·模糊规则设计 | 第55页 |
| ·去模糊化 | 第55-56页 |
| ·实验结果 | 第56-58页 |
| ·结束语 | 第58-59页 |
| 第六章 模糊图像插值方法 | 第59-71页 |
| ·引言 | 第59-60页 |
| ·传统的模糊图像插值算法 | 第60-61页 |
| ·几个简单的心理物理学定律 | 第61-62页 |
| ·Weber 定律 | 第61-62页 |
| ·Fechner 定律 | 第62页 |
| ·Stevens 的幂定律 | 第62页 |
| ·所提出的模糊图像插值方法 | 第62-67页 |
| ·对比度 | 第62-63页 |
| ·噪声可见度 | 第63页 |
| ·边缘强度 | 第63-64页 |
| ·基于感觉的模糊图像插值算法 | 第64-66页 |
| ·实验结果 | 第66-67页 |
| ·基于局部特征的模糊图像插值方法 | 第67-70页 |
| ·Teager 能量算子 | 第67-68页 |
| ·直方图 | 第68页 |
| ·距离 | 第68页 |
| ·模糊推理系统 | 第68-69页 |
| ·实验结果 | 第69-70页 |
| ·结束语 | 第70-71页 |
| 第七章 一个快速的逐对聚类颜色缩减算法 | 第71-77页 |
| ·引言 | 第71页 |
| ·一个快速的逐对聚类彩色图像量化算法 | 第71-74页 |
| ·算法分析与仿真 | 第74-76页 |
| ·算法分析 | 第74-75页 |
| ·仿真实验 | 第75-76页 |
| ·结束语 | 第76-77页 |
| 第八章 基于多媒体短信业务的变形动画生成机制 | 第77-84页 |
| ·引言 | 第77页 |
| ·MMS 与GIF 动画简介 | 第77-78页 |
| ·MMS | 第77-78页 |
| ·GIF | 第78页 |
| ·系统结构 | 第78-79页 |
| ·核心算法 | 第79-81页 |
| ·颜色缩减算法 | 第79-80页 |
| ·图像扭曲算法 | 第80-81页 |
| ·系统分析与仿真 | 第81-83页 |
| ·系统分析 | 第81页 |
| ·仿真结果 | 第81-83页 |
| ·结束语 | 第83-84页 |
| 第九章 基于多媒体信息业务的智能图像处理系统 | 第84-98页 |
| ·引言 | 第84-85页 |
| ·MMS 综述 | 第85-90页 |
| ·MMS 总体架构以及相关组成元素 | 第85-86页 |
| ·MMS 所支持的文件格式 | 第86-88页 |
| ·MMS 工作原理 | 第88页 |
| ·MMS 应用实例 | 第88-90页 |
| ·基于 MMS 的智能图像处理系统 | 第90-95页 |
| ·系统结构 | 第90-92页 |
| ·系统应用描述 | 第92-93页 |
| ·功能描述 | 第93页 |
| ·关键技术介绍 | 第93-95页 |
| ·系统分析 | 第95-97页 |
| ·结束语 | 第97-98页 |
| 结论 | 第98-100页 |
| 参考文献 | 第100-112页 |
| 攻读学位期间发表的与学位论文内容相关的学术论文 | 第112-114页 |
| 致谢 | 第114页 |
