实时单幅干涉条纹图处理系统
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第9-15页 |
| 1.1.1 GPU计算技术的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.1.2 干涉条纹图像处理技术的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2 本文研究内容 | 第15页 |
| 1.3 论文章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 图像处理相关技术介绍 | 第17-29页 |
| 2.1 数字图像处理相关基础 | 第17-19页 |
| 2.1.1 卷积相关知识 | 第17-18页 |
| 2.1.2 傅里叶变换 | 第18-19页 |
| 2.2 干涉条纹图像的产生过程和条纹图像的特点 | 第19-22页 |
| 2.2.1 干涉条纹图的产生过程 | 第19-21页 |
| 2.2.2 干涉条纹图的特点及处理 | 第21-22页 |
| 2.3 CUDA并行编程 | 第22-28页 |
| 2.3.1 CUDA的基本概念 | 第22-23页 |
| 2.3.2 CUDA执行过程 | 第23-25页 |
| 2.3.3 CUDA线程组织 | 第25-26页 |
| 2.3.4 CUDA存储器模型 | 第26-28页 |
| 2.4 本章总结 | 第28-29页 |
| 第3章 去噪算法的研究与并行实现 | 第29-42页 |
| 3.1 相干增强扩散迭代算法 | 第29-30页 |
| 3.2 图像去噪算法并行设计与实现 | 第30-38页 |
| 3.2.1 基于CUDA的CED算法优化 | 第31页 |
| 3.2.2 基于CUDA的CED算法实现 | 第31-38页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第38-41页 |
| 3.3.1 GPU与CPU结果的对比 | 第38-40页 |
| 3.3.2 GUP与CPU的速度对比 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 相位提取算法的研究与并行实现 | 第42-57页 |
| 4.1 基于质量的方向解缠算法并行设计与实现 | 第42-46页 |
| 4.1.1 基于质量的方向解缠算法 | 第42-44页 |
| 4.1.2 基于CUDA方向解缠算法实现 | 第44-45页 |
| 4.1.3 实验结果与分析 | 第45-46页 |
| 4.2 相位提取算法 | 第46-52页 |
| 4.2.1 希尔伯特相位提取算法 | 第46-48页 |
| 4.2.2 基于CUDA的希尔伯特算法实现 | 第48-50页 |
| 4.2.3 实验结果与分析 | 第50-52页 |
| 4.3 相位解包裹算法 | 第52-55页 |
| 4.3.1 相位解包裹过程 | 第52-53页 |
| 4.3.2 基于CUDA相位解包裹算法优化策略 | 第53-54页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第54-55页 |
| 4.4 实际条纹图像处理 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 图像实时处理系统介绍 | 第57-63页 |
| 5.1 系统处理流程 | 第57页 |
| 5.2 系统功能模块 | 第57-58页 |
| 5.3 系统平台实现技术 | 第58-59页 |
| 5.4 系统界面展示 | 第59-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 结论 | 第63页 |
| 6.2 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第69页 |
