| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-23页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-20页 |
| ·微光成像技术的国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·微光处理算法的国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·DSP技术的国内外研究现状 | 第15-18页 |
| ·微光视频处理台的国内外研究现状 | 第18-20页 |
| ·论文的主要内容及创新点 | 第20-21页 |
| ·论文的主要内容 | 第20页 |
| ·论文的创新点 | 第20-21页 |
| ·论文的组织结构 | 第21-23页 |
| 2 微光成像技术及处理算法的分析与研究 | 第23-33页 |
| ·微光成像技术的特征分析 | 第23-27页 |
| ·微光视频的特点 | 第24-26页 |
| ·微光视频增强降噪的必要性和可能性 | 第26-27页 |
| ·微光图像增强方法及分析 | 第27-29页 |
| ·直方图均衡化 | 第27-29页 |
| ·阈值线性拉伸 | 第29页 |
| ·小波变换 | 第29页 |
| ·微光图像降噪方法与分析 | 第29-31页 |
| ·中值滤波 | 第29-30页 |
| ·高斯平滑 | 第30-31页 |
| ·帧间积分 | 第31页 |
| ·本章小节 | 第31-33页 |
| 3 微光视频实时处理平台的选择和研究 | 第33-57页 |
| ·微光视频实时处理平台的选择 | 第33-45页 |
| ·微光视频处理平台的简介 | 第33页 |
| ·达芬奇平台和技术简介 | 第33-44页 |
| ·微光视频实时处理平台的选择 | 第44-45页 |
| ·微光视频实时处理系统的硬件研究 | 第45-50页 |
| ·微光视频实时处理系统的硬件结构研究 | 第47-49页 |
| ·微光视频实时处理系统的硬件选择 | 第49-50页 |
| ·微光视频实时处理系统的软件研究 | 第50-56页 |
| ·微光视频实时处理系统图像采集模块的研究 | 第50-54页 |
| ·微光视频实时处理系统图像处理模块的研究 | 第54-55页 |
| ·微光视频实时处理系统图像显示模块的研究 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 4 基于置信区间和数学期望的微光视频降噪算法 | 第57-71页 |
| ·基于置信区间和数学期望降噪算法的数学原理 | 第57-61页 |
| ·数理统计中的样本、数学期望与方差 | 第57-58页 |
| ·正态分布及其置信区间 | 第58-59页 |
| ·置信区间与置信水平、样本量的关系 | 第59-61页 |
| ·基于置信区间和数学期望的微光视频降噪算法 | 第61-63页 |
| ·用置信区间确定微光图像中的噪声 | 第61-62页 |
| ·用数学期望弱化微光图像中的噪声及分析 | 第62-63页 |
| ·基于DAVINCI平台的算法实现过程 | 第63-68页 |
| ·微光图像的分解拟合 | 第63-64页 |
| ·微光图像增强处理 | 第64-67页 |
| ·微光图像降噪处理 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-71页 |
| 5 基于TMS32ODM6446微光视频实时处理系统实现 | 第71-89页 |
| ·微光视频采集模块的实现 | 第71-74页 |
| ·微光视频处理模块的实现 | 第74-86页 |
| ·ARM端算法的实现 | 第75-77页 |
| ·DSP端算法的实现 | 第77-82页 |
| ·ARM与DSP间算法的相互调用 | 第82-86页 |
| ·微光视频显示模块实现 | 第86页 |
| ·实验结果及分析 | 第86-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 6 结论 | 第89-91页 |
| ·工作总结 | 第89页 |
| ·工作展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 附录 | 第95-102页 |
| 附录A 开发环境的建立 | 第95-100页 |
| 1 开发工具介绍 | 第95-96页 |
| 2 开发环境的建立 | 第96-100页 |
| 附录B 存储映射表 | 第100-102页 |
| 作者简历 | 第102-104页 |
| 学位论文数据集 | 第104页 |