高精度红外图像绘制与评价
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-15页 |
| ·红外热像仪的工作原理 | 第7-9页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·红外图像绘制和图像评价研究动向及进展 | 第10-13页 |
| ·红外图像绘制研究动向及进展 | 第10-12页 |
| ·图像质量评价的研究发展 | 第12-13页 |
| ·研究内容和论文内容安排 | 第13-15页 |
| 第2章 红外成像特点及关键技术 | 第15-28页 |
| ·红外热成像特点 | 第15-16页 |
| ·红外图像中的非均匀性 | 第16-18页 |
| ·红外热成像的非均匀性的特点 | 第16页 |
| ·非均匀性产生的原因 | 第16-17页 |
| ·非均匀校正技术 | 第17-18页 |
| ·图像的数字表示 | 第18-19页 |
| ·红外图像直方图 | 第19-23页 |
| ·直方图的概念 | 第19-20页 |
| ·直方图的性质 | 第20-21页 |
| ·红外图像的特点 | 第21-23页 |
| ·直方图灰度动态范围 | 第23页 |
| ·灰度变换 | 第23-28页 |
| ·线性变换 | 第24-25页 |
| ·分段线性变换 | 第25-27页 |
| ·非线性灰度变换 | 第27-28页 |
| 第3章 基于梯度的结构相似度图像清晰度评价算法 | 第28-34页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·结构相似度 | 第28-29页 |
| ·基于梯度的结构相似度图像清晰度评价算法 | 第29-31页 |
| ·评价结果及分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 基于概率序列的红外图像绘制算法 | 第34-49页 |
| ·采集的原始红外数据 | 第34-35页 |
| ·基于概率序列的红外图像绘制算法引入 | 第35-40页 |
| ·基于概率序列的红外图像绘制算法设计 | 第40-42页 |
| ·算法实验与分析 | 第42-48页 |
| ·有效数量级范围较大的红外数据 | 第42-44页 |
| ·有效数量级范围较小的红外数据 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于非线性分段式红外图像绘制算法 | 第49-71页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·阈值分割 | 第50-54页 |
| ·双峰法 | 第50-51页 |
| ·最大类间方差法 | 第51-52页 |
| ·Hou 算法 | 第52-53页 |
| ·一维灰度直方图熵法 | 第53-54页 |
| ·阈值分割算法实验 | 第54-61页 |
| ·有效数量级范围较小的红外数据 | 第54-57页 |
| ·有效数量级范围较大的红外数据 | 第57-61页 |
| ·阈值的映射点 | 第61-62页 |
| ·算法步骤 | 第62-63页 |
| ·实验与分析 | 第63-69页 |
| ·有效数量级范围较大的红外数据 | 第63-66页 |
| ·有效数量级范围较小的红外数据 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第6章 结论与展望 | 第71-74页 |
| ·结论 | 第71-72页 |
| ·展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第79页 |
