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基于图像技术的自动调焦方法研究与实现

摘要第3-4页
Abstract第4页
目录第5-8页
第一章 绪论第8-16页
    1.1 背景及意义第8-9页
    1.2 国内外研究概况第9-13页
        1.2.1 数码相机第9-10页
        1.2.2 CMOS图像传感器第10-11页
        1.2.3 传统的自动调焦技术第11-12页
        1.2.4 图像质量评价函数第12-13页
    1.3 技术方案比较第13-14页
    1.4 课题研究的内容第14-15页
        1.4.1 图像预处理第14页
        1.4.2 图像质量分析第14页
        1.4.3 调焦实现第14-15页
        1.4.4 自动调焦系统设计第15页
    1.5 本章小结第15-16页
第二章 数字图像预处理第16-28页
    2.1 图像的数字化及其特性第16-18页
    2.2 图像格式及其相互转化第18-21页
        2.2.1 BMP图像文件第18-19页
        2.2.2 JPEG图像文件第19-20页
        2.2.3 RGB与YUV之间的相互转换第20页
        2.2.4 RGB到灰度空间的映射第20-21页
    2.3 去干扰处理第21-27页
        2.3.1 消除光线的影响第21-23页
        2.3.2 去噪滤波第23-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第三章 基于对比度的图像质量分析第28-40页
    3.1 调焦特性曲线第28-29页
    3.2 常用的清晰度分析方法第29-38页
        3.2.1 时域分析法第29-33页
        3.2.2 频域分析法第33-35页
        3.2.3 信息熵分析法第35-38页
    3.3 本章小结第38-40页
第四章 基于功率谱的客观图像质量分析第40-50页
    4.1 场景功率谱不变特性第40-41页
    4.2 客观图像质量分析第41-47页
        4.2.1 二维功率谱定义第41页
        4.2.2 二维/一维转化第41-42页
        4.2.3 功率谱的规范化第42页
        4.2.4 图像区域的选择第42-44页
        4.2.5 人类视觉系统的集成第44页
        4.2.6 成像系统的噪声处理第44-46页
        4.2.7 图像质量测量第46-47页
    4.3 IQM的性能第47-49页
    4.4 IQM的应用第49页
    4.5 本章小结第49-50页
第五章 基于小波与神经网络的图像质量分析第50-65页
    5.1 小波分析提取图像特征第50-55页
        5.1.1 小波变换理论第50-54页
        5.1.2 图像特征提取第54-55页
    5.2 神经网络对图像进行模式识别第55-59页
        5.2.1 BP神经网络简介第55-58页
        5.2.2 BP神经网络设计第58-59页
    5.3 实验与结果分析第59-62页
        5.3.1 样本设计第59-60页
        5.3.2 实验及其结果第60-62页
        5.3.3 结果分析第62页
    5.4 本章小结第62-65页
第六章 调焦实现第65-73页
    6.1 图像区域的划分与选择第65-67页
    6.2 一维搜索方法第67-70页
        6.2.1 斐波那契(Fibonacci)法搜索第68页
        6.2.2 黄金分割法(0.618法)搜索第68-69页
        6.2.3 两种方法的比较第69-70页
    6.3 调焦操作第70-72页
    6.4 本章小结第72-73页
第七章 自动调焦系统设计第73-83页
    7.1 总体分析第73-75页
        7.1.1 稳定性分析第74页
        7.1.2 准确性分析第74页
        7.1.3 实时性分析第74-75页
    7.2 硬件结构第75-76页
    7.3 软件设计第76-80页
    7.4 DSP与FPGA引导设计第80-82页
        7.4.1 DSP的并行引导第80-81页
        7.4.2 FPGA的配置设计第81-82页
    7.5 本章小结第82-83页
第八章 结论与展望第83-85页
    8.1 全文总结第83页
    8.2 今后的工作与展望第83-85页
参考文献第85-90页
攻读硕士期间发表的论文第90-91页
致谢第91页

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