图像增强技术研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·图像增强技术的技术难点 | 第11页 |
| ·图像增强技术的研究现状 | 第11-16页 |
| ·图像质量评价的研究发展 | 第11-12页 |
| ·图像增强技术的研究发展 | 第12-14页 |
| ·可编程硬件的发展及其在图像处理中的应用 | 第14-16页 |
| ·论文概述 | 第16-18页 |
| ·本文主要工作和成果 | 第16-17页 |
| ·论文结构 | 第17-18页 |
| 第二章 图像质量评价 | 第18-30页 |
| ·客观无参考图像质量评价 | 第18-20页 |
| ·基于锐度函数的客观无参考图像质量评价 | 第20-28页 |
| ·基于点锐度函数的图像质量评价 | 第20-22页 |
| ·基于边缘锐度函数的图像质量评价 | 第22-25页 |
| ·基于锐度函数的图像质量评价 | 第25-28页 |
| ·基于图像质量评价的图像类型预测 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第三章 图像增强算法的研究 | 第30-52页 |
| ·基于全局信息的图像增强 | 第30-36页 |
| ·基于统计信息的线性增强 | 第30-33页 |
| ·改进的基于连续均值变量的图像增强 | 第33-36页 |
| ·基于局部信息的图像增强 | 第36-43页 |
| ·多尺度对数Lee图像增强算法 | 第36-40页 |
| ·改进的图像去雾增强算法 | 第40-43页 |
| ·基于偏微分方程的图像滤波算法 | 第43-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于GPU的图像并行处理 | 第52-60页 |
| ·可编程流水线结构和流式编程模型 | 第52-53页 |
| ·基于图形处理器的图像并行处理 | 第53-58页 |
| ·图像并行处理分析 | 第53-56页 |
| ·GPU计算资源 | 第56-57页 |
| ·CPU-GPU计算模型比较 | 第57-58页 |
| ·图像质量评价和增强算法对GPU的计算需求分析 | 第58-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 第五章 基于GPU的图像自动增强系统实现 | 第60-72页 |
| ·基于GPU的图像处理平台 | 第60-63页 |
| ·3D API | 第60页 |
| ·基于GPU的图像处理框架 | 第60-62页 |
| ·实时绘制语言Cg | 第62-63页 |
| ·基于GPU实现基本运算 | 第63-66页 |
| ·图像质量评价算法的GPU实现 | 第66-67页 |
| ·常规的客观图像质量评价方法 | 第66页 |
| ·改进的点锐度的图像质量评价算法 | 第66页 |
| ·改进的基于边缘锐度的图像质量评价算法 | 第66-67页 |
| ·图像增强算法的GPU实现 | 第67-69页 |
| ·基于全局信息的图像增强的GPU实现 | 第67页 |
| ·多尺度对数Lee图像增强算法的GPU实现 | 第67-68页 |
| ·偏微分方程滤波算法的GPU实现 | 第68-69页 |
| ·系统实现与效率评价 | 第69-71页 |
| ·小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结和展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第78页 |
