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基于片上系统的Retinex图像去雾算法研究

摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第1章 绪论第14-24页
    1.1 论文研究的背景和意义第14页
    1.2 国内外研究现状第14-21页
        1.2.1 图像去雾算法研究现状第14-19页
        1.2.2 图像去雾算法实现平台研究现状第19-21页
    1.3 论文主要研究内容第21-22页
    1.4 论文的组织结构第22-24页
第2章 Retinex图像去雾算法研究第24-38页
    2.1 引言第24页
    2.2 Retinex算法的基本原理第24-26页
        2.2.1 颜色恒常性理论第24-25页
        2.2.2 视网膜皮层理论第25页
        2.2.3 Retinex理论第25-26页
    2.3 Retinex算法的分类第26-32页
        2.3.1 单尺度Retinex算法第26-29页
        2.3.2 多尺度Retinex算法第29-30页
        2.3.3 带色彩恢复的多尺度Retinex算法第30-32页
    2.4 Retinex算法的改进第32-36页
        2.4.1 颜色空间第34-35页
        2.4.2 Retinex算法滤波器的研究第35-36页
    2.5 本章小结第36-38页
第3章 Retinex图像去雾算法硬件平台研究第38-48页
    3.1 引言第38页
    3.2 ZYNQ架构与开发流程第38-45页
        3.2.1 ZYNQ概述第39-40页
        3.2.2 ZYNQ体系结构与总线互联第40-43页
        3.2.3 软硬件协同设计思想第43-44页
        3.2.4 ZYNQ实现图像处理加速机理第44-45页
    3.3 基于IP核的FPGA开发第45-46页
    3.4 Retinex图像去雾算法实现的嵌入式平台第46-47页
    3.5 本章小结第47-48页
第4章 Retinex图像去雾算法在片上系统的实现第48-68页
    4.1 引言第48页
    4.2 Retinex图像去雾算法片上系统实现整体方案第48-56页
        4.2.1 Retinex图像去雾算法片上系统实现框架第48-49页
        4.2.2 ARM和FPGA通信寄存器的约定第49-52页
        4.2.3 数据规格化第52-56页
    4.3 Retinex图像去雾算法软件部分的实现第56-61页
        4.3.1 RGB与HSV颜色空间转换第57-58页
        4.3.2 对数模块第58-60页
        4.3.3 饱和度分量增强第60-61页
    4.4 Retinex图像去雾算法核心部分的硬件实现第61-63页
        4.4.1 滤波因子的FPGA存储及IP核定制第61-62页
        4.4.2 带雾图像数据的FPGA存储及IP核定制第62页
        4.4.3 高斯卷积算法的FPGA实现及IP核定制第62-63页
    4.5 实验结果对比分析第63-67页
    4.6 本章小结第67-68页
第5章 总结与展望第68-70页
    5.1 论文工作总结第68页
    5.2 论文研究展望第68-70页
参考文献第70-74页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第74-76页
致谢第76页

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