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空间运动图像增强和重建的研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 研究意义第11页
    1.2 研究现状第11-14页
        1.2.1 图像增强研究的国内外现状第11-12页
        1.2.2 图像重建的国内外研究现状第12-14页
    1.3 研究内容第14-16页
        1.3.1 空间运动图像的亮度处理方法的研究第14-15页
        1.3.2 基于多尺度的空间运动图像的增强算法的研究第15页
        1.3.3 基于非局部均值的空间运动图像超分辨率重建算法的研究第15-16页
        1.3.4 运动图像增强和重建工具的开发第16页
    1.4 论文组织结构第16-18页
第二章 运动图像增强和超分辨率重建相关研究第18-22页
    2.1 图像增强算法第18-19页
        2.1.1 空间域的增强方法第18-19页
        2.1.2 频率域图像增强第19页
    2.2 运动图像超分辨率重建算法第19-21页
        2.2.1 空间域重建算法第20-21页
        2.2.2 频率域的超分辨率重建算法第21页
    2.3 本章小结第21-22页
第三章 基于Retinex的对比度增强算法研究第22-30页
    3.1 Retinex光照理论第22-23页
    3.2 基于Retinex的对比度增强算法的提出第23-29页
        3.2.1 改进的双向均衡算法第23页
        3.2.2 RECA的自适应拉伸函数第23-24页
        3.2.3 帧差法调整运动区域亮度第24-25页
        3.2.4 实验结果及分析第25-29页
    3.3 本章小结第29-30页
第四章 基于多尺度变换的运动图像增强算法研究第30-41页
    4.1 NSCT变换工具第30-32页
        4.1.1 非下采样的金字塔分解第31页
        4.1.2 非下采样的方向滤波器组第31-32页
    4.2 基于多尺度变换的运动图像增强算法(NCTSD)的提出第32-40页
        4.2.1 局部自适应阈值第32-34页
        4.2.2 尺度间相关性策略和增强函数第34-35页
        4.2.3 实验结果及分析第35-40页
    4.3 本章小结第40-41页
第五章 基于Zernike的运动图像时空超分辨率重建第41-53页
    5.1 基于Zernike矩的运动图像时空超分辨率重建算法的提出第41-42页
    5.2 运动补偿失真模糊图像第42-45页
        5.2.1 光流运动估计第42页
        5.2.2 改进的CLASS-NL光流算法第42-43页
        5.2.3 改进的CLASS-NL光流算法实验结果和分析第43-44页
        5.2.4 运动补偿失真模糊图像第44-45页
    5.3 采用ICBI插值机制获取初始高分辨率图像第45-46页
    5.4 基于Zernike矩的运动图像时空超分辨率重建算法(BZ-SR)第46-52页
        5.4.1 Zernike矩第47页
        5.4.2 相关性判断策略以及Zernike矩特征表示第47-48页
        5.4.3 基于Zernike矩的运动图像时空超分辨率重建步骤第48-49页
        5.4.4 实验结果分析第49-52页
    5.5 本章小结第52-53页
第六章 运动图像增强与重建系统的实现第53-59页
    6.1 系统的总体设计第53-54页
    6.2 系统设计过程与结果第54-57页
        6.2.1 系统设计过程第54页
        6.2.2 系统的实现结果第54-57页
    6.3 系统测试第57-58页
        6.3.1 测试环境第57-58页
        6.3.2 测试方法第58页
    6.4 本章小结第58-59页
第七章 总结与展望第59-61页
    7.1 总结第59-60页
    7.2 展望第60-61页
参考文献第61-65页
致谢第65-66页
攻读学位期间研究成果第66页

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