基于CFA的图像重建算法研究
中文摘要 | 第1-4页 |
ABSTRACT | 第4-8页 |
第一章 绪论 | 第8-22页 |
·研究背景 | 第8-9页 |
·国内外研究现状 | 第9-11页 |
·国外研究现状 | 第9-10页 |
·国内研究现状 | 第10-11页 |
·数码图像重建亟待解决的问题 | 第11-13页 |
·彩色图像及色度学相关理论 | 第13-19页 |
·颜色理论 | 第13-15页 |
·颜色模型 | 第15-17页 |
·数码成像过程 | 第17-19页 |
·论文工作以及内容安排 | 第19-22页 |
·论文工作 | 第19页 |
·内容安排 | 第19-22页 |
第二章 基于频谱结构的 CFA 研究 | 第22-38页 |
·引言 | 第22页 |
·彩色滤波阵列的排列方式 | 第22-24页 |
·基于频谱结构的 CFA 分析 | 第24-32页 |
·CFA 的频谱结构 | 第24-26页 |
·基于频谱结构的 CFA 分析 | 第26-32页 |
·实验研究 | 第32-36页 |
·本章小结 | 第36-38页 |
第三章 基于 CFA 的图像重建算法 | 第38-52页 |
·引言 | 第38-39页 |
·图像重建算法 | 第39-46页 |
·双线性插值算法 | 第39-40页 |
·基于平滑色度的插值算法 | 第40-42页 |
·基于边缘感知的插值算法 | 第42-44页 |
·基于定向加权梯度的算法 | 第44-46页 |
·实验研究 | 第46-50页 |
·本章小结 | 第50-52页 |
第四章 基于多梯度区域自适应的图像重建算法 | 第52-64页 |
·引言 | 第52页 |
·基于多梯度区域自适应的图像重建算法 | 第52-59页 |
·传统的自适应图像重建算法 | 第52-54页 |
·基于多梯度区域自适应的图像重建算法 | 第54-59页 |
·实验研究 | 第59-63页 |
·本章小结 | 第63-64页 |
第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
·工作总结 | 第64页 |
·工作展望 | 第64-66页 |
参考文献 | 第66-70页 |
致谢 | 第70-72页 |
攻读硕士学位期间发表论文及研究 | 第72-73页 |