基于图像的自动聚焦方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景及意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-14页 |
| ·清晰度判别函数方法 | 第10-12页 |
| ·聚焦窗口的选取方法 | 第12-13页 |
| ·聚焦搜索算法 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第14-15页 |
| 第2章 图像自动聚焦硬件系统设计 | 第15-20页 |
| ·系统硬件要求 | 第15-17页 |
| ·系统硬件总体方案设计 | 第17页 |
| ·主要功能模块设计 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于小波尺度相关的清晰度判别方法 | 第20-39页 |
| ·概述 | 第20-21页 |
| ·清晰度函数设计相关原理 | 第21-23页 |
| ·景深分析 | 第21-23页 |
| ·清晰度评价函数标准 | 第23页 |
| ·图像的小波变换及尺度相关计算 | 第23-32页 |
| ·多分辨率分析 | 第24-25页 |
| ·Mallat 快速算法 | 第25-27页 |
| ·图像的二维小波变换 | 第27-29页 |
| ·图像的小波变换幅值与Lipschitz 正则性 | 第29-32页 |
| ·清晰度函数计算 | 第32-35页 |
| ·小波基选取 | 第32页 |
| ·算法描述 | 第32-33页 |
| ·用于比较的经典清晰度函数 | 第33-35页 |
| ·高斯模糊 | 第35页 |
| ·实验结果分析 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 对焦窗口的自动选取及聚焦策略设计 | 第39-57页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·视觉注意力模型 | 第39-42页 |
| ·自底向上的注意模型 | 第41-42页 |
| ·自顶向下的注意模型 | 第42页 |
| ·纹理特征分析 | 第42-46页 |
| ·根据显著度图提取感兴趣区域 | 第46-49页 |
| ·视觉特征的提取 | 第47-48页 |
| ·显著图生成 | 第48-49页 |
| ·聚焦窗口选取方法 | 第49-52页 |
| ·灰度级压缩 | 第49-50页 |
| ·灰度均衡 | 第50页 |
| ·算法描述 | 第50-51页 |
| ·选窗因素比较分析 | 第51-52页 |
| ·改进的插值定位搜索算法 | 第52-55页 |
| ·预聚焦 | 第52-53页 |
| ·算法描述 | 第53-55页 |
| ·实验结果分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·研究工作总结 | 第57-58页 |
| ·对今后工作的展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 发表论文和参加科研情况 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
