| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-12页 |
| ·视频去噪算法研究现状 | 第9-11页 |
| ·视频增强算法研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文研究内容 | 第12-13页 |
| ·本文章节安排 | 第13-15页 |
| 2 视频信号成像机制分析 | 第15-24页 |
| ·视频信号的采集 | 第15-17页 |
| ·CCD摄像机 | 第15-16页 |
| ·CMOS摄像机 | 第16-17页 |
| ·Bayer图像的彩色重建方法 | 第17-18页 |
| ·最邻近插值 | 第17页 |
| ·双线性插值 | 第17-18页 |
| ·白平衡调整方法 | 第18-19页 |
| ·颜色模型及其转换关系 | 第19-22页 |
| ·RGB颜色模型 | 第19-20页 |
| ·HSI颜色模型 | 第20-22页 |
| ·YUV和YIQ颜色模型 | 第22页 |
| ·成像机制对视频信噪比和画面质量的影响 | 第22-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 3 视频去噪与增强理论分析 | 第24-35页 |
| ·视频噪声的分类和特点 | 第24-26页 |
| ·视频噪声的分类 | 第24-26页 |
| ·视频噪声的特点 | 第26页 |
| ·雾天及低光照视频图像的特征 | 第26-27页 |
| ·人类视觉系统特性 | 第27-28页 |
| ·视频质量改善效果的评价方法 | 第28-29页 |
| ·经典去噪算法及其对比分析 | 第29-32页 |
| ·基于局部掩模的去噪算法 | 第29-31页 |
| ·基于小波变换的去噪算法 | 第31-32页 |
| ·基于直方图的空域增强算法 | 第32-34页 |
| ·自适应直方图均衡化算法 | 第32-33页 |
| ·BOHE增强算法 | 第33页 |
| ·POSHE增强算法 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 4 基于变分偏微分方程的视频去噪与增强 | 第35-44页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·变分偏微分方程的理论分析 | 第35-38页 |
| ·图像处理中的偏微分方程模型 | 第35-37页 |
| ·变分模型 | 第37-38页 |
| ·基于PDE的去噪方法 | 第38-39页 |
| ·基于四阶偏微分方程的去噪方法 | 第38页 |
| ·自适应TV去噪方法 | 第38-39页 |
| ·基于PDE的多级分层局部对比度增强方法 | 第39页 |
| ·实验分析 | 第39-43页 |
| ·高斯噪声及椒盐噪声的去噪实验 | 第39-41页 |
| ·雾天图像的增强实验 | 第41-42页 |
| ·夜间图像的增强实验 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 5 基于高斯背景建模和NL滤波的视频去噪 | 第44-55页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·Non-local Mean滤波应用于视频去噪的难点及解决方案 | 第44-47页 |
| ·常规监控系统采用Non-local Means滤波的低可行性分析 | 第44页 |
| ·基于单高斯背景建模的帧间冗余信息提取 | 第44-46页 |
| ·噪声点和前景点的细划分 | 第46-47页 |
| ·基于Non-local Means滤波的前景去噪方法 | 第47-49页 |
| ·Non-local Means滤波的基本原理 | 第47-48页 |
| ·Non-local Means滤波的现有改进 | 第48-49页 |
| ·基于帧间均值滤波的背景去噪方法 | 第49-50页 |
| ·算法设计与框架 | 第50-51页 |
| ·实验分析 | 第51-54页 |
| ·本去噪方法的可行性分析 | 第52页 |
| ·本去噪方法的去噪效果分析 | 第52-53页 |
| ·本去噪方法的稳定性分析 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 6 基于对数变换域的视频增强 | 第55-69页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·图像的对数变换域系数特性 | 第55-59页 |
| ·峰值 | 第56-58页 |
| ·曲线平坦度 | 第58-59页 |
| ·一种改进的基于对数变换域系数直方图的视频增强方法 | 第59-64页 |
| ·基于对数变换域的图像增强算法 | 第59-61页 |
| ·参数自适应估计 | 第61-63页 |
| ·算法设计与框架 | 第63-64页 |
| ·基于变换系数直方图的增强效果评价方法 | 第64-65页 |
| ·实验分析 | 第65-67页 |
| ·雾天图像的增强实验 | 第65-66页 |
| ·夜间图像的增强实验 | 第66-67页 |
| ·小结 | 第67-69页 |
| 7 总结与展望 | 第69-72页 |
| ·总结 | 第69-70页 |
| ·未来工作展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 附录 | 第77页 |
