| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 本文内容及创新性 | 第18-20页 |
| 第二章 鱼眼相机处理流程 | 第20-28页 |
| 2.1 数字图像处理基础 | 第20-22页 |
| 2.2 普通高清相机处理流程 | 第22-25页 |
| 2.3 鱼眼相机处理流程 | 第25-28页 |
| 第三章 基于最小中值梯度滤波的坏点检测及校正算法研究与实现 | 第28-62页 |
| 3.1 研究背景 | 第28-29页 |
| 3.2 现存坏点校正算法及其优缺点分析 | 第29-36页 |
| 3.2.1 pinto算法及其优缺点分析 | 第29-32页 |
| 3.2.2 kakarala算法及其优缺点分析 | 第32-36页 |
| 3.3 一种基于最小中值梯度滤波的坏点检测及校正方法 | 第36-42页 |
| 3.3.1 图像相关性 | 第36-37页 |
| 3.3.2 一种基于最小中值梯度滤波的坏点检测及校正方法 | 第37-42页 |
| 3.4 各算法的性能分析与比较 | 第42-55页 |
| 3.4.1 图像质量评价标准 | 第42-44页 |
| 3.4.2 各算法性能的分析和比较 | 第44-51页 |
| 3.4.3 各算法鱼眼图性能分析和比较 | 第51-55页 |
| 3.5 最小中值梯度滤波算法的FPGA设计 | 第55-59页 |
| 3.5.1 最小中值梯度滤波算法的实现 | 第55-59页 |
| 3.5.2 硬件实现资源与性能分析 | 第59页 |
| 3.6 本章小结 | 第59-62页 |
| 第四章 鱼眼图像校正的高效FPGA实现架构研究 | 第62-94页 |
| 4.1 鱼眼图像校正研究背景 | 第62-68页 |
| 4.1.1 鱼眼相机模型 | 第62-63页 |
| 4.1.2 鱼眼镜头模型的建立 | 第63-66页 |
| 4.1.3 鱼眼镜头畸变类型 | 第66-68页 |
| 4.2 鱼眼校正算法现状 | 第68-76页 |
| 4.2.1 球面透视投影算法 | 第70-71页 |
| 4.2.2 球面坐标定位法 | 第71-73页 |
| 4.2.3 经纬映射算法 | 第73-76页 |
| 4.3 基于鱼眼轮廓的参数提取 | 第76-78页 |
| 4.4 鱼眼校正的FPGA实现 | 第78-92页 |
| 4.4.1 鱼眼校正FPGA实现的整体框图 | 第78-79页 |
| 4.4.2 各模块的具体实现 | 第79-87页 |
| 4.4.3 除法器的改进 | 第87-89页 |
| 4.4.4 硬件实现与性能分析 | 第89-92页 |
| 4.5 本章小结 | 第92-94页 |
| 第五章 结束语 | 第94-96页 |
| 5.1 本文总结 | 第94页 |
| 5.2 展望 | 第94-96页 |
| 参考文献 | 第96-100页 |
| 致谢 | 第100-102页 |
| 作者简介 | 第102-103页 |
