基于FPGA的微光图像数字处理技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 微光夜视技术 | 第9-11页 |
| 1.1.1 微光成像器件的发展状况 | 第9-10页 |
| 1.1.2 微光图像的特征分析 | 第10-11页 |
| 1.2 微光实时数字处理技术 | 第11-14页 |
| 1.2.1 数字图像降噪技术发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 图像增强技术发展现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 实时图像处理系统 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 2 微光图像噪声处理算法 | 第15-30页 |
| 2.1 微光图像噪声的产生机理 | 第15-16页 |
| 2.2 常见的微光噪声类型 | 第16-17页 |
| 2.3 基于空间域的图像降噪算法 | 第17-25页 |
| 2.3.1 均值降噪算法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 高斯降噪算法 | 第19-20页 |
| 2.3.3 非局部均值图像降噪算法 | 第20-21页 |
| 2.3.4 改进的NLM图像降噪算法 | 第21-25页 |
| 2.4 基于时间域的图像滤波算法 | 第25-28页 |
| 2.4.1 多帧均值滤波算法 | 第25-26页 |
| 2.4.2 主成分分析图像滤波算法 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 3 微光图像动态范围扩展和数字增强技术 | 第30-40页 |
| 3.1 微光图像的灰度分布特性 | 第30-31页 |
| 3.2 直方图动态范围扩展技术 | 第31-33页 |
| 3.3 基于规则的模糊集图像对比度增强算法 | 第33-34页 |
| 3.4 混合空间图像细节增强算法 | 第34-39页 |
| 3.4.1 双边滤波算法 | 第35-36页 |
| 3.4.2 自适应高斯滤波算法 | 第36-37页 |
| 3.4.3 低频图像的直方图均衡化处理 | 第37-38页 |
| 3.4.4 图像细节自适应增强 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 改进的微光图像的伪彩色处理技术 | 第40-46页 |
| 4.1 伪彩色的灰度级-彩色映射方法 | 第40-41页 |
| 4.2 自适应高斯通道伪彩色处理技术 | 第41-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 微光图像实时数字处理系统 | 第46-62页 |
| 5.1 硬件电路设计 | 第46-54页 |
| 5.1.1 视频采样解码电路设计 | 第48-52页 |
| 5.1.2 视频数据存储电路设计 | 第52页 |
| 5.1.3 DCM数字时钟管理器 | 第52-53页 |
| 5.1.4 视频编码电路设计 | 第53-54页 |
| 5.2 微光图像实时数字处理技术 | 第54-61页 |
| 5.2.1 微光图像实时降噪技术 | 第56-57页 |
| 5.2.2 微光图像实时增强技术 | 第57-59页 |
| 5.2.3 微光图像伪彩色技术 | 第59-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 6 总结 | 第62-65页 |
| 6.1 本文的工作总结 | 第62-63页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录 | 第71页 |
