基于内容的视频图像非线性缩放技术研究
摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-9页 |
目录 | 第9-13页 |
第1章 绪论 | 第13-21页 |
·研究背景及现状 | 第13-15页 |
·LED大屏幕显示器发展历史 | 第13-14页 |
·LED大屏幕显示器的关键技术 | 第14-15页 |
·视频非线性缩放技术发展现状 | 第15-17页 |
·论文主要内容 | 第17-18页 |
·论文结构安排 | 第18-20页 |
·参考文献 | 第20-21页 |
第2章 自适应的边缘提取 | 第21-57页 |
·引言 | 第21-22页 |
·边缘检测技术的发展 | 第22-27页 |
·CANNY算子 | 第27-29页 |
·经典Canny算法 | 第27-29页 |
·对经典Canny算法的改进 | 第29页 |
·自适应CANNY边缘检测方法设计 | 第29-34页 |
·GDH方法 | 第30-32页 |
·图像分类处理方法 | 第32-34页 |
·实验与结论 | 第34-44页 |
·灰度图实验 | 第34-37页 |
·RGB彩色图实验 | 第37-39页 |
·边缘检测算法抗噪性能测试 | 第39-42页 |
·边缘检测算法执行时间 | 第42-43页 |
·实验结论 | 第43-44页 |
·边缘细化 | 第44-51页 |
·细化的定义及要求 | 第45页 |
·细化的国内外研究现状 | 第45-47页 |
·一种新的细化算法 | 第47-51页 |
·本章小结 | 第51-52页 |
·参考文献 | 第52-57页 |
第3章 图像非线性缩放 | 第57-87页 |
·引言 | 第57-59页 |
·国内外发展现状 | 第59-64页 |
·传统的图像缩放技术 | 第59-62页 |
·基于边缘的缩放算法 | 第62-63页 |
·非线性缩放技术 | 第63-64页 |
·基于内容的图像非线性缩放算法 | 第64-72页 |
·去除杂散边缘算法 | 第64-66页 |
·非线性缩放算法 | 第66-72页 |
·实验效果与结论 | 第72-74页 |
·算法复杂度分析 | 第74-81页 |
·空间复杂度分析 | 第74-76页 |
·时间复杂度分析 | 第76-81页 |
·算法在LED大屏幕显示系统中的应用 | 第81-83页 |
·本章小结 | 第83-85页 |
·参考文献 | 第85-87页 |
第4章 基于GPU的并行优化设计 | 第87-105页 |
·加速比和并行效率 | 第87-90页 |
·加速比 | 第87-89页 |
·并行效率 | 第89-90页 |
·GPU的发展历史 | 第90-92页 |
·GPU的性能 | 第92-94页 |
·GPU的并行运算能力 | 第92-93页 |
·GPU的可编程性 | 第93-94页 |
·算法的并行优化 | 第94-101页 |
·算法优化整体介绍 | 第95-96页 |
·高效地GPU存储器访问设计 | 第96-98页 |
·纹理存储器空间 | 第98-99页 |
·彩色图像的多通道设计 | 第99页 |
·算法的GPU移植设计 | 第99-100页 |
·核函数设计 | 第100-101页 |
·优化结果 | 第101-102页 |
·本章小结 | 第102-103页 |
·参考文献 | 第103-105页 |
第5章 DIRECTSHOW视频处理 | 第105-125页 |
·DIRECTSHOW技术的发展 | 第105-107页 |
·DIRECTSHOW架构介绍 | 第107-114页 |
·DirectX简介 | 第107页 |
·DirectShow主要架构 | 第107-110页 |
·过滤器简介 | 第110-114页 |
·基于内容的视频图像非线性缩放过滤器设计 | 第114-119页 |
·本课题的主要功能概述 | 第114-115页 |
·过滤器设计 | 第115-116页 |
·编码实现 | 第116-119页 |
·过滤器的调试发布 | 第119-121页 |
·调试运行 | 第119-120页 |
·过滤器的发布 | 第120-121页 |
·本章小结 | 第121-123页 |
·参考文献 | 第123-125页 |
第6章 结论与展望 | 第125-129页 |
·全文工作总结 | 第125页 |
·论文创新点 | 第125-126页 |
·展望 | 第126-129页 |
在学期间学术成果情况 | 第129-131页 |
发表文章 | 第129-131页 |
指导教师及作者简介 | 第131-133页 |
指导教师简介 | 第131页 |
作者简介 | 第131-133页 |
致谢 | 第133页 |