数字图像自动聚焦技术研究及系统实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-27页 |
| ·课题背景及意义 | 第13-14页 |
| ·聚焦技术发展现状 | 第14-22页 |
| ·聚焦技术发展回顾 | 第16-20页 |
| ·国内外研究现状 | 第20-22页 |
| ·各类自动聚焦方法特点及分析比较 | 第22-24页 |
| ·各类自动聚焦方法特点 | 第22-23页 |
| ·各类自动聚焦方法分析比较 | 第23-24页 |
| ·自动聚焦技术的发展趋势 | 第24-25页 |
| ·主要研究内容 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第二章 自动聚焦基本原理 | 第27-37页 |
| ·成像系统原理 | 第27-31页 |
| ·成像系统模型 | 第27-28页 |
| ·点扩散函数与光学传递函数 | 第28-29页 |
| ·成像系统的分辨率 | 第29-30页 |
| ·成像的焦深和景深 | 第30-31页 |
| ·聚焦方式综述 | 第31-34页 |
| ·数字图像自动对焦系统原理 | 第34-36页 |
| ·数字图像自动对焦系统的基本组成模块 | 第34-35页 |
| ·基于数字图像的自动对焦系统原理 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 数字图像预处理 | 第37-51页 |
| ·图像的数字化及其特性 | 第37-39页 |
| ·图像格式及其相互转化 | 第39-42页 |
| ·BMP图像文件 | 第40-41页 |
| ·JPEG图像文件 | 第41页 |
| ·RGB与YUV之间的相互转换 | 第41-42页 |
| ·RGB到灰度空间的映射 | 第42页 |
| ·去干扰处理 | 第42-49页 |
| ·消除光线的影响 | 第42-45页 |
| ·去噪滤波 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 基于对比度的图像质量评价 | 第51-72页 |
| ·对图像清晰度评价方法的要求 | 第51-53页 |
| ·空间域对比度的评价函数 | 第53-57页 |
| ·频域对比度的评价函数 | 第57-60页 |
| ·信息熵对比度的评价函数 | 第60-63页 |
| ·评价函数的改进算法 | 第63-70页 |
| ·对比度变化率的评价函数 | 第63-67页 |
| ·基于自相关的评价函数改进算法 | 第67-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第五章 基于功率谱的客观图像质量评价 | 第72-82页 |
| ·场景功率谱不变特性 | 第72-73页 |
| ·客观图像质量评价 | 第73-79页 |
| ·二维功率谱定义 | 第73页 |
| ·二维/一维转化 | 第73-74页 |
| ·功率谱的规范化 | 第74页 |
| ·图像区域的选择 | 第74-76页 |
| ·人类视觉系统的集成 | 第76页 |
| ·成像系统的噪声处理 | 第76-78页 |
| ·图像质量评价 | 第78-79页 |
| ·IQM的性能 | 第79-81页 |
| ·IQM的应用 | 第81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 基于小波与神经网络的图像质量评价 | 第82-104页 |
| ·概述 | 第82-86页 |
| ·小波分析提取图像特征 | 第86-91页 |
| ·小波变换理论 | 第86-90页 |
| ·图像特征提取 | 第90-91页 |
| ·最小各向同性小波滤波器的评价函数 | 第91-94页 |
| ·基于神经网络的图像模式识别 | 第94-98页 |
| ·BP神经网络简介 | 第95-97页 |
| ·BP神经网络识别模型 | 第97-98页 |
| ·实验与结果分析 | 第98-102页 |
| ·样本设计 | 第98-99页 |
| ·仿真实验 | 第99-102页 |
| ·结果分析 | 第102页 |
| ·本章小结 | 第102-104页 |
| 第七章 聚焦过程实现 | 第104-113页 |
| ·图像区域的划分与选择 | 第104-107页 |
| ·一维搜索方法 | 第107-109页 |
| ·斐波那契(Fibonacci)法搜索 | 第107-108页 |
| ·黄金分割法(0.618法)搜索 | 第108-109页 |
| ·两种方法比较 | 第109页 |
| ·聚焦操作 | 第109-112页 |
| ·本章小结 | 第112-113页 |
| 第八章 基于FPGA的自动聚焦系统实现 | 第113-183页 |
| ·系统的基本实现方案及组成 | 第113-135页 |
| ·系统的基本实现方案 | 第114-115页 |
| ·光学成像模块 | 第115-122页 |
| ·图像采集模块 | 第122-127页 |
| ·图像处理模块与控制模块 | 第127-133页 |
| ·驱动模块 | 第133-135页 |
| ·系统软硬件设计 | 第135-171页 |
| ·各模块延时特性分析 | 第135-136页 |
| ·评价算法分析与实现 | 第136-152页 |
| ·数据采集 | 第152-163页 |
| ·视频图像显示 | 第163-167页 |
| ·FPGA的配置 | 第167-171页 |
| ·测试结果分析及系统改进 | 第171-182页 |
| ·测试结果分析 | 第171-175页 |
| ·系统改进 | 第175-180页 |
| ·改进后的系统结构 | 第180-182页 |
| ·本章小节 | 第182-183页 |
| 第九章 总结与展望 | 第183-185页 |
| ·论文工作总结 | 第183-184页 |
| ·研究工作展望 | 第184-185页 |
| 致谢 | 第185-186页 |
| 参考文献 | 第186-194页 |
| 作者攻读博士学位期间的研究成果 | 第194-196页 |
| 附录 | 第196-203页 |
