| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| ·图像传感器的发展现状 | 第11-13页 |
| ·研究图像传感器图像处理算法的意义 | 第13-14页 |
| ·论文结构 | 第14-16页 |
| 2 图像传感器的图像处理基本原理 | 第16-29页 |
| ·图像采集前处理 | 第17-22页 |
| ·自动曝光（Auto Exposure） | 第18-19页 |
| ·自动聚焦（Auto Focus） | 第19-20页 |
| ·自动白平衡（Auto White Balance） | 第20-22页 |
| ·图像采集后处理 | 第22-28页 |
| ·色彩插值（Color Interpolation） | 第22-24页 |
| ·伽马校正（Gamma Correction） | 第24-25页 |
| ·色彩校正（Color Correction） | 第25页 |
| ·色彩空间转换（Color Space Conversion） | 第25页 |
| ·图像增强（Image Enhancement） | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 图像噪声模型和减噪原理 | 第29-38页 |
| ·图像传感器噪声类型 | 第29-31页 |
| ·图像传感器噪声模型的参数设定 | 第31-34页 |
| ·针对高斯噪声的加权均值滤波器原理 | 第34-36页 |
| ·针对椒盐噪声的中值滤波器原理 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 减噪算法研究及改进 | 第38-68页 |
| ·传统的减噪算法原理及缺陷 | 第38-44页 |
| ·针对传统噪声滤波的改进方案 | 第44-49页 |
| ·基于CIE94 色差公式的滤波性能评价标准 | 第49-51页 |
| ·MATLAB 算法实现和仿真结果 | 第51-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 5 减噪算法的硬件实现 | 第68-76页 |
| ·IP 模块整体功能和结构 | 第68-71页 |
| ·DMA 的硬件实现 | 第71-72页 |
| ·滤波器核心的硬件实现 | 第72-74页 |
| ·硬件的测试与综合 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 6 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·工作总结 | 第76-77页 |
| ·今后工作展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第83页 |
