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基于计算光学的图像采集与处理系统设计

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第8-12页
    1.1 论文研究目的和意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
    1.3 论文主要研究内容第11-12页
第二章 计算光学成像原理及图像非盲解卷积算法研究第12-24页
    2.1 计算光学成像技术第12-13页
    2.2 计算光学成像系统的像差分析及PSF空间变化的原理第13-20页
        2.2.1 成像系统的像差分析第13-17页
        2.2.2 PSF空间变化的原理第17-20页
    2.3 单透镜计算光学成像技术第20-21页
    2.4 图像的非盲解卷积算法第21-23页
        2.4.1 约束最小二乘方滤波复原算法第22页
        2.4.2 Richardson-Lucy算法第22页
        2.4.3 基于全变分模型的图像复原算法第22-23页
    2.5 本章小结第23-24页
第三章 基于计算光学的图像采集与处理系统设计及实现第24-44页
    3.1 系统总体方案设计第24页
    3.2 CMOS图像采集单元第24-28页
        3.2.1 CMOS图像传感器的硬件电路设计第24-26页
        3.2.2 CMOS图像传感器的软件模块设计第26-28页
    3.3 FPGA单元第28-31页
        3.3.1 FPGA器件的选型第28页
        3.3.2 FPGA硬件电路设计第28-30页
        3.3.3 FPGA开发环境第30-31页
    3.4 DDR3缓存单元第31-36页
        3.4.1 DDR3缓存硬件电路设计第31-32页
        3.4.2 DDR3缓存软件模块设计第32-36页
    3.5 VGA图像显示单元第36-38页
        3.5.1 VGA图像显示电路设计第36页
        3.5.2 VGA图像显示软件模块设计第36-38页
    3.6 千兆以太网单元第38-43页
        3.6.1 千兆以太网硬件电路设计第38-39页
        3.6.2 千兆以太网软件模块设计第39-43页
    3.7 本章小结第43-44页
第四章 退化图像解卷积算法仿真与实现第44-62页
    4.1 SVPSF的计算第44-47页
        4.1.1 软件提取SVPSF第44-45页
        4.1.2 测量法获取SVPSF第45-47页
    4.2 超拉普拉斯先验非盲解卷积算法及参数分析第47-59页
        4.2.1 算法模型第47-48页
        4.2.2 算法实现第48-51页
        4.2.3 图像质量评价标准第51-52页
        4.2.4 算法仿真及正则化参数影响分析第52-58页
        4.2.5 参数优化前后算法仿真对比实验第58-59页
    4.3 图像的分块复原第59-61页
    4.4 本章小结第61-62页
第五章 系统仿真及实验验证第62-72页
    5.1 基于计算光学的图像采集与处理系统仿真及实验验证第62-66页
        5.1.1 一片透镜光学系统成像复原仿真第62-64页
        5.1.2 三片镜片光学系统成像复原仿真第64-66页
    5.2 SVPSF测量与系统调试第66-71页
        5.2.1 实验测量SVPSF第66-68页
        5.2.2 计算光学成像采集与处理系统测试结果第68-71页
    5.3 本章小结第71-72页
第六章 总结与展望第72-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-76页
作者简介及论文发表第76页

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