数字图像非周期重要性采样技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第8-12页 |
| 1.1 研究工作背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 工作与内容安排 | 第10-12页 |
| 1.3.1 主要工作 | 第11页 |
| 1.3.2 本文的内容安排 | 第11-12页 |
| 第2章 采样技术理论与非周期铺砌 | 第12-34页 |
| 2.1 采样技术相关概念 | 第12-13页 |
| 2.1.1 走样与反走样 | 第12-13页 |
| 2.1.2 自适应采样 | 第13页 |
| 2.1.3 蓝噪声采样 | 第13页 |
| 2.2 典型采样技术分析 | 第13-20页 |
| 2.2.1 抖动采样技术 | 第14页 |
| 2.2.2 分层抖动采样技术 | 第14-15页 |
| 2.2.3 基于数学过程的方法 | 第15-17页 |
| 2.2.4 自适应采样技术 | 第17-18页 |
| 2.2.5 蓝噪声采样技术 | 第18-20页 |
| 2.3 平面铺砌理论 | 第20-24页 |
| 2.3.1 周期性铺砌 | 第21-22页 |
| 2.3.2 非周期性铺砌 | 第22-24页 |
| 2.4 Penrose铺砌 | 第24-29页 |
| 2.5 多联骨牌铺砌 | 第29-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 非周期重要性采样算法的设计 | 第34-50页 |
| 3.1 算法步骤 | 第34-35页 |
| 3.2 非周期铺砌构造 | 第35-43页 |
| 3.2.1 Penrose铺砌的构造 | 第35-40页 |
| 3.2.2 多联骨牌铺砌的构造 | 第40-42页 |
| 3.2.3 改进的构造方法 | 第42-43页 |
| 3.3 自适应细分 | 第43-45页 |
| 3.3.1 细分次数的确定 | 第43-44页 |
| 3.3.2 扫描间隔的设定 | 第44-45页 |
| 3.4 降噪处理 | 第45-47页 |
| 3.4.1 数字编号系统 | 第46-47页 |
| 3.4.2 滤除噪声 | 第47页 |
| 3.5 采样点集优化 | 第47-49页 |
| 3.5.1 纠正向量表 | 第47-49页 |
| 3.5.2 纠正向量表的计算 | 第49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 算法的实现与实验结果 | 第50-58页 |
| 4.1 技术实现 | 第50-55页 |
| 4.1.1 整体流程 | 第50-51页 |
| 4.1.2 数据结构组织 | 第51-52页 |
| 4.1.3 采样点集降噪 | 第52-53页 |
| 4.1.4 采样点集优化 | 第53-55页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第55-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第58-59页 |
| 5.2 本文的主要贡献和创新之处 | 第59页 |
| 5.3 进一步研究工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
