| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-14页 |
| 1.1 课题背景与发展状况概述 | 第12-13页 |
| 1.2 本文主要研究内容 | 第13页 |
| 1.3 本文的体系结构 | 第13-14页 |
| 第二章 图像编码算法简介 | 第14-36页 |
| 2.1 Bayer、RGB、YUV图像格式简介 | 第14-19页 |
| 2.1.1 Bayer格式 | 第14页 |
| 2.1.2 RGB格式 | 第14-15页 |
| 2.1.3 YUV格式 | 第15页 |
| 2.1.4 从bayer图转换成RGB图的算法 | 第15-18页 |
| 2.1.5 从RGB图转成bayer图的算法 | 第18-19页 |
| 2.1.6 RGB与YUV格式转换 | 第19页 |
| 2.2 图像编码的基本技术研究 | 第19-31页 |
| 2.2.1 预测方法 | 第20-22页 |
| 2.2.2 变换方法 | 第22-25页 |
| 2.2.3 熵编码 | 第25-31页 |
| 2.2.4 本节总结 | 第31页 |
| 2.3 图像编码标准JPEG与JPEG2000简介 | 第31-36页 |
| 2.3.1 JPEG | 第31-32页 |
| 2.3.2 JPEG2000 | 第32-36页 |
| 第三章 摄像头前端Bayer格式图像的无损压缩 | 第36-41页 |
| 3.1 Bayer图像无损编解码方法 | 第36-40页 |
| 3.1.1 提出的Bayer图像无损编码方法 | 第36-39页 |
| 3.1.2 提出的Bayer图像解码方法 | 第39-40页 |
| 3.2 实验结果分析 | 第40-41页 |
| 第四章 图像去雾算法研究 | 第41-50页 |
| 4.1 基于暗通道先验的图像去雾算法 | 第41-44页 |
| 4.1.1 暗通道先验 | 第42页 |
| 4.1.2 基于暗通道先验进行图像去雾 | 第42-44页 |
| 4.2 基于天空区域分割的暗通道图像去雾 | 第44-48页 |
| 4.2.1 天空区域识别 | 第45-47页 |
| 4.2.2 暗通道及大气光强估算 | 第47-48页 |
| 4.2.3 透射率及无雾图像估算 | 第48页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第48-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士期间发表的成果及参与的项目 | 第59-60页 |
| 学位论文评闽及答辩情况表 | 第60页 |