低照度阵列图像处理技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及其意义 | 第8-9页 |
| 1.2 本文研究内容 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11页 |
| 1.4 本文内容安排 | 第11-13页 |
| 第二章 增强低照度图像常见算法 | 第13-21页 |
| 2.1 图像增强常见算法 | 第13-17页 |
| 2.1.1 直方图均衡化 | 第13页 |
| 2.1.2 基于小波变换的增强低照度图像方法 | 第13-14页 |
| 2.1.3 基于暗原色先验的增强低照度图像方法 | 第14-15页 |
| 2.1.4 RETINEX算法 | 第15-17页 |
| 2.1.5 HSV空间上的增强 | 第17页 |
| 2.2 图像降噪增强 | 第17-19页 |
| 2.2.1 常见的噪声 | 第17-18页 |
| 2.2.2 常见的降噪方法 | 第18-19页 |
| 2.3 图像锐化 | 第19页 |
| 2.4 图像质量评价标准 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 图像校准及图像融合 | 第21-27页 |
| 3.1 图像校准 | 第21-22页 |
| 3.1.1 Sift特征匹配算法 | 第21页 |
| 3.1.2 多尺度特征 | 第21-22页 |
| 3.2 图像融合 | 第22-25页 |
| 3.2.1 加权平均法 | 第23-24页 |
| 3.2.2 小波变换法 | 第24-25页 |
| 3.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 第四章 本文处理低照度图像的方法及实验 | 第27-37页 |
| 4.1 低照度阵列图像增强实验 | 第28-33页 |
| 4.1.1 低照度阵列图像的获取 | 第28-30页 |
| 4.1.2 多尺度RETINEX算法(MSR) | 第30页 |
| 4.1.3 图像灰度变换 | 第30页 |
| 4.1.4 图像校准 | 第30-32页 |
| 4.1.5 图像融合 | 第32页 |
| 4.1.6 图像降噪 | 第32页 |
| 4.1.7 HSV空间上再次增强 | 第32-33页 |
| 4.2 单幅图像的实验 | 第33-34页 |
| 4.3 实验结果评价 | 第34-36页 |
| 4.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 总结与展望 | 第37-39页 |
| 5.1 总结 | 第37页 |
| 5.2 展望 | 第37-39页 |
| 参考文献 | 第39-42页 |
| 申请学位期间的研究成果 | 第42-43页 |
| 致谢 | 第43页 |
