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数字电视后视频处理芯片算法设计

第一章 绪论第1-10页
 第一节 视频后处理芯片的课题意义第6-9页
  §1.1.1 视频后处理芯片的背景第6-8页
  §1.1.2 视频后处理芯片广阔市场前景第8-9页
 第二节 本文研究内容和章节安排第9-10页
第二章 数字后视频处理芯片概述第10-23页
 第一节 后视频处理系统第10-11页
 第二节 视频格式转换技术第11-17页
  §2.2.1 变扫描率第11-12页
  §2.2.2 帧率变换第12-15页
  §2.2.3 去隔行第15-17页
 第三节 画质增强第17-23页
  §2.3.1 数字降噪第18页
  §2.3.2 扫描速度调制(SVM)第18-20页
  §2.3.3 亮度/色度瞬态增强(LTI/CTI)第20-21页
  §2.3.4 伽马校正(Gamma Correction)第21-23页
第三章 图像缩放技术第23-54页
 第一节 图像缩放的理论基础第23-26页
  §3.1.1 静止场景的频谱第23-25页
  §3.1.2 运动场景的频谱第25-26页
 第二节 传统缩放技术第26-41页
  §3.2.1 理想插值函数第27-29页
  §3.2.2 Sinc插值函数第29-31页
  §3.2.3 最近邻域法插值(Nearest Neighbor Interploation)第31-32页
  §3.2.4 线性插值(Linear Interpolation)第32-33页
  §3.2.5 二次逼近法(Quadratic Approximation)第33-34页
  §3.2.6 二次插值法(Quadratic Interpolation)第34-35页
  §3.2.7 B样条逼近法(B-Spline Approximation)第35-36页
  §3.2.8 B样条插值(B-Spline Interpolation)第36-38页
  §3.2.9 三次插值(Cubic Interpolation)第38-41页
 第三节 基于边缘的图像插值算法第41-54页
  §3.3.1 平坦区域插值第41-42页
  §3.3.2 边缘区域插值第42-54页
第四章 视频处理芯片中的降噪方法第54-76页
 第一节 噪声特点及噪声模型第54-56页
 第二节 帧内数字视频降噪方法第56-61页
  §4.2.1 中值滤波器第57-59页
  §4.2.2 均值滤波及其加权均值滤波第59页
  §4.2.3 Sigma均值滤波及其改进滤波方法第59-60页
  §4.2.4 维纳滤波方法第60-61页
 第三节 帧间视频降噪方法第61-64页
  §4.3.1 多帧平均法第61-62页
  §4.3.2 帧差信号变换递归滤波第62页
  §4.3.3 一阶递归时间滤波的自适应控制第62-63页
  §4.3.4 运动补偿降噪第63-64页
 第四节 本文的视频降噪算法第64-76页
  §4.4.1 二维自适应递归滤波器第65-67页
  §4.4.2 二维自适应递归滤波器性能及其比较第67-76页
第五章 结论第76-77页
参考文献第77-80页
致谢第80页

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