| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 自动调焦技术国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 图像去噪技术国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.5 本文主要研究内容和结构安排 | 第13-15页 |
| 2 基于数字图像处理的自动调焦技术的分析 | 第15-24页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 聚焦光学原理 | 第15-16页 |
| 2.3 基于数字图像处理的自动调焦技术 | 第16-18页 |
| 2.3.1 原理介绍 | 第16页 |
| 2.3.2 离焦深度法 | 第16-17页 |
| 2.3.3 对焦深度法 | 第17-18页 |
| 2.4 对焦深度法中的经典清晰度评价函数 | 第18-22页 |
| 2.4.1 清晰度评价函数的评价标准 | 第19页 |
| 2.4.2 空域清晰度评价函数 | 第19-21页 |
| 2.4.3 频域清晰度评价函数 | 第21-22页 |
| 2.4.4 基于信息熵的清晰度评价函数 | 第22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-24页 |
| 3 自动调焦清晰度评价函数的优化改进 | 第24-35页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 图像四叉树分解原理 | 第24-25页 |
| 3.3 基于四叉树分解的离焦图像清晰度评价算法流程 | 第25-26页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第26-34页 |
| 3.4.1 理想图像实验 | 第26-30页 |
| 3.4.2 实际图像实验 | 第30-33页 |
| 3.4.3 抗噪性实验 | 第33-34页 |
| 3.4.4 算法优缺点分析 | 第34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 图像去噪算法的研究与改进 | 第35-67页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 图像噪声相关理论 | 第35-38页 |
| 4.2.1 噪声产生的原理 | 第35-36页 |
| 4.2.2 图像噪声的分类 | 第36-38页 |
| 4.3 图像去噪效果的评价方法 | 第38-40页 |
| 4.3.1 均方误差和峰值信噪比 | 第38页 |
| 4.3.2 结构相似度 | 第38-39页 |
| 4.3.3 方法噪声 | 第39-40页 |
| 4.3.4 主观评价 | 第40页 |
| 4.4 经典去噪算法 | 第40-47页 |
| 4.4.1 空域算法 | 第40-42页 |
| 4.4.2 变换域算法 | 第42-43页 |
| 4.4.3 偏微分方程 | 第43-44页 |
| 4.4.4 非局部均值滤波算法 | 第44-47页 |
| 4.5 保持边缘和纹理的改进非局部均值滤波算法 | 第47-55页 |
| 4.5.1 图像去噪对边缘和纹理信息的影响 | 第47-48页 |
| 4.5.2 边缘检测和纹理检测 | 第48-49页 |
| 4.5.3 总体算法流程 | 第49-51页 |
| 4.5.4 对比实验及结果分析 | 第51-55页 |
| 4.6 窗口及参数自适应化的改进非局部均值滤波算法 | 第55-61页 |
| 4.6.1 搜索窗口的自适应化 | 第56-57页 |
| 4.6.2 衰减参数的自适应化 | 第57-58页 |
| 4.6.3 总体算法流程 | 第58-59页 |
| 4.6.4 对比实验结果及分析 | 第59-61页 |
| 4.7 不同种类噪声测试及分析 | 第61-65页 |
| 4.8 本章小结 | 第65-67页 |
| 5 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 主要工作内容及创新点 | 第67-68页 |
| 5.2 研究展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第72-73页 |