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一种基于分类的图像增强方法

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
1 绪论第9-17页
   ·选题背景第9-12页
     ·图像与图像处理技术第9-10页
     ·数字图像处理的特点第10-11页
     ·数字图像处理的内容第11-12页
     ·数字图像处理系统第12页
   ·图像的数字化第12-14页
     ·图像的表示第12页
     ·图像的采样第12-13页
     ·图像的量化第13页
     ·影响图像数字化的因素第13-14页
   ·图像增强技术第14-15页
     ·图像增强的定义第14页
     ·图像增强的分类第14-15页
   ·论文的结构与章节安排第15-17页
2 常见的图像增强处理方法第17-30页
   ·图像增强技术的主要结构第17页
   ·图像灰度变换第17-19页
     ·线性灰度变换第18页
     ·分段线性变换第18页
     ·非线性灰度变换第18-19页
   ·直方图修正第19-21页
     ·直方图第19-20页
     ·直方图均衡化处理第20-21页
     ·直方图规定化处理第21页
   ·图像空域的滤波第21-26页
     ·均值滤波第22页
     ·中值滤波第22-23页
     ·空间域低通滤波第23页
     ·锐化第23-26页
   ·频域滤波增强第26-30页
     ·频域低通滤波第26-27页
     ·频域高通滤波第27-28页
     ·同态滤波第28-30页
3 基于图像自身统计特性的分类方法第30-37页
   ·图像统计特性的定义第30页
   ·图像的空域统计特性第30-33页
     ·基于全局的空域统计特性第31-32页
     ·基于局部的图像空域统计第32-33页
   ·图像的频域统计特性第33页
   ·图像的信息量和熵第33-34页
   ·基于图像统计特性的图像分类第34-37页
     ·针对噪声的图像分类第34-35页
     ·针对对比度分类第35-37页
4 基于分类的图像对比度自适应增强第37-45页
   ·针对噪声的预处理第37-38页
   ·基于分类的对比度增强第38-40页
     ·D 类图像的处理第39页
     ·C 类图像的处理第39页
     ·B 类图像的处理第39-40页
     ·A 类图像的处理第40页
   ·实验结果第40-42页
   ·效果评价第42-45页
5 基于 FPGA+DSP 图像处理系统的 USB 扩展应用第45-52页
   ·接口硬件设计第45-46页
   ·固件程序设计第46-47页
   ·驱动程序设计第47-48页
     ·重新生成 CyLoad.sys 文件第47-48页
     ·重新生成 INF 文件第48页
   ·应用程序设计第48-50页
   ·测试结果第50-51页
   ·小结第51-52页
6 总结与展望第52-54页
   ·本文总结第52-53页
   ·展望第53-54页
致谢第54-55页
参考文献第55-58页
附录第58页

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