低照度图像去噪算法研究及硬件设计
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·低照度图像研究背景 | 第11-12页 |
| ·图像去噪技术及发展现状 | 第12-14页 |
| ·图像去噪概述 | 第12-13页 |
| ·图像去噪技术的发展现状 | 第13-14页 |
| ·本文工作 | 第14-17页 |
| 第二章 图像去噪基础 | 第17-23页 |
| ·基于空域的图像滤波 | 第17-19页 |
| ·线性滤波 | 第17-18页 |
| ·非线性滤波 | 第18-19页 |
| ·基于小波域的图像滤波 | 第19-21页 |
| ·基于小波变换模极大值去噪 | 第19-20页 |
| ·基于小波阈值去噪 | 第20-21页 |
| ·基于小波尺度间相关性去噪 | 第21页 |
| ·三类去噪方法对比 | 第21页 |
| ·图像质量评价方法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于改进canny算法的局部阈值混合去噪 | 第23-41页 |
| ·尺度参数自适应的canny边缘检测 | 第23-27页 |
| ·canny边缘检测算法 | 第23-25页 |
| ·改进的canny边缘检测算法 | 第25-26页 |
| ·实验结果分析 | 第26-27页 |
| ·小波阈值去噪 | 第27-31页 |
| ·小波阈值选取方法 | 第28-29页 |
| ·小波分解层数的研究 | 第29-31页 |
| ·贝叶斯自适应局部阈值去噪 | 第31-35页 |
| ·贝叶斯局部阈值去噪 | 第32页 |
| ·改进的贝叶斯自适应局部阈值去噪 | 第32-33页 |
| ·实验结果分析 | 第33-35页 |
| ·基于改进canny算法的局部阈值混合去噪 | 第35-36页 |
| ·结果分析 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于像素相关性的文本图像混合去噪 | 第41-53页 |
| ·文本图像空域滤波 | 第41-44页 |
| ·文本图像特点 | 第41-42页 |
| ·文本图像传统中值滤波去噪问题 | 第42-44页 |
| ·基于像素相关性的空域去噪 | 第44-49页 |
| ·像素点标记 | 第44-45页 |
| ·阈值选取 | 第45-47页 |
| ·像素点分类 | 第47页 |
| ·去噪过程及结果分析 | 第47-49页 |
| ·文本图像混合去噪 | 第49-52页 |
| ·文本混合去噪 | 第49-50页 |
| ·结果分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 实时去噪算法硬件设计 | 第53-69页 |
| ·混合去噪算法设计 | 第53-57页 |
| ·中值滤波算法分析 | 第53-54页 |
| ·快速中值滤波算法 | 第54-55页 |
| ·加权均值算法 | 第55-56页 |
| ·算法判断 | 第56-57页 |
| ·混合去噪算法的FPGA实现 | 第57-64页 |
| ·3×3滤波窗口 | 第57-60页 |
| ·计数模块 | 第60-61页 |
| ·算法模块 | 第61-64页 |
| ·整体输出 | 第64页 |
| ·问题分析 | 第64-68页 |
| ·FIFO的IP核应用问题 | 第65-66页 |
| ·3×3窗口生成 | 第66-67页 |
| ·总体数据输出 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 攻读硕士学位期间已发表和录用的学术论文 | 第75页 |
