基于小波分析的车辆图像质量评估与处理
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·图像质量评估与处理 | 第9-10页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第10-12页 |
| ·研究的重点和难点 | 第12-13页 |
| ·本文内容安排 | 第13-14页 |
| 第2章 时频分析与多分辨率分析 | 第14-25页 |
| ·时频分析 | 第14页 |
| ·窗口傅立叶变换 | 第14-17页 |
| ·小波分析 | 第17-19页 |
| ·多分辨率分析与Mallat算法 | 第19-22页 |
| ·图像的小波变换 | 第22-25页 |
| 第3章 车辆图像采集系统设计 | 第25-32页 |
| ·数字图像采集过程 | 第25-27页 |
| ·车辆图像采集系统硬件设计 | 第27-30页 |
| ·采集程序VC++实现 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 复杂环境下图像质量评估 | 第32-48页 |
| ·图像质量评估概述 | 第32-35页 |
| ·基于小波分析的图像噪声强度评估 | 第35-38页 |
| ·噪声模型 | 第35-36页 |
| ·图像噪声强度评估算法 | 第36-37页 |
| ·实验结果 | 第37-38页 |
| ·图像模糊度评估 | 第38-46页 |
| ·基于梯度幅度值的模糊估计方法 | 第39-41页 |
| ·运动模糊度评估算法研究 | 第41-43页 |
| ·评估运动模糊度实验结果 | 第43-44页 |
| ·散焦模糊度评估算法研究 | 第44-46页 |
| ·图像对比度评估 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 车辆图像处理 | 第48-61页 |
| ·降低图像噪声 | 第48-54页 |
| ·改进的小波指数阈值降噪法 | 第49-52页 |
| ·图像的平移不变量小波降噪法 | 第52-54页 |
| ·去除图像模糊 | 第54-57页 |
| ·算法研究 | 第54-56页 |
| ·算法实现与结果分析 | 第56-57页 |
| ·图像对比度增强 | 第57-60页 |
| ·小波图像增强算法研究 | 第57-58页 |
| ·算法实现与结果分析 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 车型识别技术研究与算法实现 | 第61-78页 |
| ·车型识别系统总体设计 | 第61-62页 |
| ·车辆提取 | 第62-64页 |
| ·小波边缘检测 | 第64-70页 |
| ·算法研究 | 第64-65页 |
| ·算法实现步骤 | 第65-68页 |
| ·检测结果 | 第68-70页 |
| ·特征值提取和车型识别 | 第70-77页 |
| ·轮廓提取 | 第70-72页 |
| ·参数计算 | 第72-73页 |
| ·车型识别 | 第73-77页 |
| ·实验结果分析 | 第77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第7章 总结与展望 | 第78-80页 |
| ·主要研究成果 | 第78页 |
| ·本文创新点 | 第78-79页 |
| ·后继工作展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 硕士期间发表的论文和参与的项目 | 第85页 |
