监控视频的后处理技术
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文所做的工作 | 第11页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 非线性空间滤波概述 | 第13-27页 |
| 2.1 引言 | 第13-14页 |
| 2.2 经典的非线性空间滤波方法 | 第14-16页 |
| 2.2.1 中值滤波 | 第14-15页 |
| 2.2.2 双边滤波 | 第15页 |
| 2.2.3 各向异性滤波 | 第15-16页 |
| 2.3 非局部均值滤波 | 第16-18页 |
| 2.4 各向异性扩散滤波 | 第18-27页 |
| 2.4.1 扩散 | 第19-21页 |
| 2.4.2 各向异性扩散滤波概述 | 第21-22页 |
| 2.4.3 结构张量 | 第22-23页 |
| 2.4.4 扩散张量 | 第23-24页 |
| 2.4.5 滤波方法分类 | 第24-25页 |
| 2.4.6 各向异性扩散滤波总结 | 第25-27页 |
| 第三章 监控视频去雨算法 | 第27-49页 |
| 3.1 雨的二维图像映射性质 | 第28-32页 |
| 3.1.1 成像模型 | 第28-29页 |
| 3.1.2 静态雨滴的灰度 | 第29-30页 |
| 3.1.3 雨滴在图像上的生命周期 | 第30-31页 |
| 3.1.4 雨串效应 | 第31-32页 |
| 3.2 单像素宽度雨串的去雨算法 | 第32-37页 |
| 3.2.1 扩散张量的生成 | 第32-34页 |
| 3.2.2 滤波的过程 | 第34-35页 |
| 3.2.3 扩散时间步长的自适应选择 | 第35-36页 |
| 3.2.4 算法的参数分析 | 第36-37页 |
| 3.3 多像素宽度雨串去雨算法 | 第37-40页 |
| 3.4 算法结构框图 | 第40页 |
| 3.5 实验结果 | 第40-46页 |
| 3.6 总结 | 第46-49页 |
| 第四章 监控图像去块算法设计 | 第49-63页 |
| 4.1 现有的去块算法 | 第49-50页 |
| 4.2 非局部均值滤波参数 | 第50-52页 |
| 4.3 块效应衡量指标 | 第52-54页 |
| 4.3.1 最小均方差(MSDS) | 第52-53页 |
| 4.3.2 块内信息能量残差(△) | 第53-54页 |
| 4.3.3 本节小结 | 第54页 |
| 4.4 自适应非局部均值滤波 | 第54-56页 |
| 4.4.1 训练数据的选择 | 第54-55页 |
| 4.4.2 训练方法 | 第55-56页 |
| 4.5 仿真结果 | 第56-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第63-64页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 英文缩略语对照表 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第71-73页 |
