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微光图像增强算法的初步研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-14页
   ·课题研究背景第9-10页
   ·微光视频图像实时处理技术的国内外发展状况第10-12页
     ·国外发展状况第10-11页
     ·国内发展状况第11-12页
   ·本文主要研究及论文安排第12-14页
第二章 DSP 技术及其硬件平台第14-23页
   ·DSP 处理器的主要结构特点第14-17页
     ·哈佛结构和改善的哈佛结构第14-15页
     ·流水技术(pipeline)第15页
     ·硬件乘法器和乘-加指令 MAC第15-16页
     ·独立的直接存储器访问(DMA)总线及其控制器第16-17页
     ·数据地址发生器(DAG)第17页
     ·丰富的外设(peripherals)第17页
   ·DM64x 数字媒体处理器第17-19页
     ·DM642 的主要性能第19页
   ·DSP 的集成开发环境 CCS第19-22页
     ·CCS 的功能第20页
     ·CCS 的工具模块介绍第20-21页
     ·利用 CCS 开发 DSP 程序流程第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第三章 微光视频图像第23-29页
   ·视频图像介绍第23-25页
     ·模拟视频第23页
     ·数字视频第23-24页
     ·彩色视频信号第24-25页
   ·微光图像视频信号第25-26页
     ·微光图像的噪声分析第25-26页
   ·图像积分技术第26-27页
     ·图像积分技术的分类第26页
     ·帧积分提高性噪比的原理第26-27页
   ·本章小结第27-29页
第四章 静态微光视频图像的去噪和增强第29-45页
   ·静态微光图像的去噪处理第29-41页
     ·多帧平均法第29-30页
     ·模板法第30-31页
     ·滤波法第31-35页
     ·基于 3×3 中值滤波的微光图像去噪算法第35-40页
     ·基于帧积分算法的微光图像去噪第40-41页
   ·静态微光图像增强第41-44页
     ·灰度拉伸第41-43页
     ·灰度均衡第43-44页
   ·本章小结第44-45页
第五章 含快速运动物体的微光视频图像增强第45-63页
   ·运动物体区域补偿的背景第45-47页
     ·运动物体区域补偿的适用范围第45页
     ·运动物体区域补偿的必要性第45-47页
   ·运动物体区域补偿的算法思想及其原理第47-50页
     ·运动物体区域补偿的算法思想第47页
     ·H.264 标准中的方块匹配算法第47-49页
     ·运动物体区域补偿的基本原理第49-50页
   ·基于块估算的运动物体区域补偿的实现第50-58页
     ·经典的块估算补偿第50-52页
     ·普通块估算补偿的缺陷第52-53页
     ·运动物体区域补偿的快速算法第53-56页
     ·基于块估算的运动物体区域补偿快速算法的具体实现第56-58页
   ·运动物体区域补偿算法中的边缘问题与边界问题第58-62页
     ·运动物体区域补偿算法中的边缘问题第58-59页
     ·运动物体区域补偿算法中的边界问题第59-62页
   ·本章小结第62-63页
第六章 实验和结果第63-82页
   ·本实验的硬件平台框架第63-66页
     ·本实验的硬件连接示意图第63页
     ·本实验硬件平台实物连接第63-66页
   ·本实验的软件实现框架第66-68页
   ·静态微光视频图像的去噪和增强第68-79页
     ·中值滤波法去噪第68-71页
     ·数字帧积分处理第71-74页
     ·基于灰度线性拉伸变换的帧积分处理第74-77页
     ·数字帧积分中帧数对微光图像显示质量的影响第77-79页
   ·动态视频图像的增强第79-81页
   ·本章小结第81-82页
第七章 总结第82-83页
致谢第83-84页
参考文献第84-87页
附录第87-110页
 附录 A:CCS 编程环境中的 DSP 配置代码第87-99页
  附录 A.1 中断设置代码第87-88页
  附录 A.2 数据采集端 EDMA 配置第88-93页
  附录 A.3 数据显示端 EDMA 配置第93-99页
 附录 B:DSP 算法第99-110页
  附录 B.1 改进后的数字帧积分算法第99-100页
  附录 B.2 改进后的超快速中值滤波算法第100-104页
  附录 B.3 灰度均衡算法第104-105页
  附录 B.4 基于块估算的运动物体区域补偿算法第105-108页
  附录 B.5 对图像边缘问题的灰度加权平均算法第108-110页
攻硕期间取得的科研成果第110-111页

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