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基于Zynq7000平台的去雾算法研究及实现

摘要第3-4页
Abstract第4页
1 绪论第7-12页
    1.1 课题研究背景及意义第7-8页
    1.2 国内外研究历史及现状第8-10页
        1.2.1 单幅图像的去雾研究第8-9页
        1.2.2 视频的去雾研究第9页
        1.2.3 去雾技术的应用第9-10页
        1.2.4 去雾算法的实现第10页
    1.3 本文主要研究内容第10-12页
2 暗通道先验去雾算法研究第12-37页
    2.1 大气散射模型第12-16页
    2.2 暗通道先验算法的思想第16-22页
        2.2.1 暗通道先验第16-18页
        2.2.2 大气光强A的计算第18-19页
        2.2.3 透射率的估算第19-20页
        2.2.4 透射率的细化第20-21页
        2.2.5 无雾图像求解第21-22页
    2.3 算法的仿真第22-26页
    2.4 仿真结果对比分析第26-28页
    2.5 算法的改进第28-36页
    2.6 本章小结第36-37页
3 算法实现平台构建第37-47页
    3.1 Zynq开发平台第37-40页
        3.1.1 Zynq-7000体系简介第37-38页
        3.1.2 ZedBoad开发板介绍第38-39页
        3.1.3 显示端口第39页
        3.1.4 以太网口第39-40页
    3.2 Zedborad上Linux系统的开发第40-46页
        3.2.1 系统环境的搭建第40-41页
        3.2.2 u-boot的实现第41-42页
        3.2.3 内核及设备树的编译第42页
        3.2.4 文件系统的实现第42-45页
        3.2.5 启动嵌入式Linux第45-46页
    3.3 本章小结第46-47页
4 算法的实现及验证第47-63页
    4.1 OpenCV开发环境编译第47-49页
    4.2 交叉编译环境开发第49-53页
    4.3 成像设备第53-55页
    4.4 算法的实现第55-59页
        4.4.1 图像采集第56-57页
        4.4.2 算法实现第57-59页
    4.5 算法移植第59-61页
    4.6 算法的效率分析第61-62页
    4.7 本章小结第62-63页
5 总结与展望第63-65页
    5.1 本文主要工作第63页
    5.2 未来工作展望第63-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-68页

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