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图像缩放和格式变换的算法及实现

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第8-11页
    1.1 研究背景第8-9页
    1.2 国内外的研究现状与本文主要工作第9-10页
        1.2.1 国内外相关领域的研究状况第9页
        1.2.2 本论文的主要工作第9-10页
    1.3 本论文的结构第10-11页
第二章 数字图像基础知识第11-17页
    2.1 图像的采样和量化第11-12页
    2.2 数字图像的表示第12-13页
    2.3 放大和收缩的数字图像第13-14页
    2.4 图像插值的理论第14-16页
    2.5 章节总结第16-17页
第三章 图像缩放处理的相关算法第17-40页
    3.1 图像插值的基本概念与基本方法第17-24页
        3.1.1 图像插值的概念第17-18页
        3.1.2 理想差值第18-19页
        3.1.3 最邻近插值法第19-20页
        3.1.4 双线性插值算法第20-21页
        3.1.5 立方卷积插值(Cubic)第21-23页
        3.1.3 传统算法的仿真对比第23-24页
    3.2 边缘检测的基本概念与基本方法第24-39页
        3.2.1 边缘的定义第25-26页
        3.2.2 边缘的分类第26-27页
        3.2.3 边缘检测的步骤第27-28页
        3.2.4 边缘检测算法的数学基础第28-30页
        3.2.5 Robert边缘检测算法第30-31页
        3.2.6 Sobel边缘检测算子第31-32页
        3.2.7 Prewitt边缘检测算法第32-34页
        3.2.8 LoG边缘检测方法第34-35页
        3.2.9 Canny边缘检测算法第35-36页
        3.2.10 边缘检测算法的对比第36-39页
    3.3 章节总结第39-40页
第四章 Sobel-Adaptive图像缩放算法第40-55页
    4.1 图像缩放的原理第40页
    4.2 图像缩放的算法的改进第40-53页
        4.2.1 图像缩放二维空间的处理方式第40-41页
        4.2.2 自适应的数字图像缩放方法第41-43页
        4.2.3 Sobel-Adaptive图像缩放算法第43-49页
        4.2.4 Sobel-Adaptive图像缩放算法的性能分析第49-53页
    4.3 章节总结第53-55页
第五章 图像缩放的硬件实现第55-67页
    5.1 硬件实现设计方案第55-56页
    5.2 模块的层次设计第56-58页
    5.3 各模块的设计和仿真第58-64页
    5.4 整体仿真第64-66页
    5.5 章节总结第66-67页
第六章 论文总结和展望第67-69页
    6.1 本文工作总结第67页
    6.2 未来展望第67-69页
参考文献第69-71页
致谢第71-72页

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