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基于DM642夜晚视频增强算法研究与实现

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-12页
第一章 绪论第12-16页
   ·课题的研究背景第12-14页
     ·视频图像处理技术第12页
     ·夜晚视频增强技术第12-13页
     ·DSP 技术的应用第13-14页
   ·课题的研究意义第14页
   ·本文主要内容与创新点第14-15页
   ·章节安排第15-16页
第二章 夜晚视频增强算法研究第16-37页
   ·灰度拉伸第16-19页
     ·基本原理第16-17页
     ·算法效果分析第17-19页
   ·直方图均衡化第19-29页
     ·直方图均衡化概述第19页
     ·直方图统计的概念第19-20页
     ·直方图均衡算法基本原理第20-22页
     ·全局直方图均衡算法效果分析第22-24页
     ·平台直方图均衡算法原理第24-25页
     ·平台直方图均衡算法效果分析第25-26页
     ·插值自适应直方图均衡化第26-28页
     ·插值自适应直方图均衡算法效果分析第28-29页
   ·单尺度变换 Retinex 算法第29-33页
     ·Retinex 模型与算法理论第29-32页
     ·Retinex 算法处理效果分析第32-33页
   ·MEAM (Method According to Aare M llo)算法第33-36页
     ·MEAM 算法基本原理第33-35页
     ·MEAM 算法处理效果分析第35-36页
   ·本章小结第36-37页
第三章 DSP 结构与原理第37-53页
   ·DSP 结构特点第37-38页
   ·TMS320DM642 介绍第38-44页
     ·总体结构第38-40页
     ·CPU 结构第40-41页
     ·高速缓存 CACHE第41-42页
     ·直接内存存取 EDMA第42-43页
     ·外部存储器接口 EMIF第43页
     ·DM642 视频口及模块介绍第43-44页
   ·DSP 软件开发环境第44-51页
     ·集成开发环境 CCS第44-46页
     ·DM642 软件开发流程第46-47页
     ·DM642 程序基本结构第47-48页
     ·DSP/BIOS第48-49页
     ·DSP 底层软件第49页
     ·驱动开发工具 DDK第49-50页
     ·系统模块结构第50-51页
   ·本章小结第51-53页
第四章 夜晚视频增强 DM642 系统设计第53-65页
   ·DSP 视频基础知识及实验原理第53-55页
     ·视频编码第53-55页
   ·系统硬件概述第55-60页
     ·系统硬件总体结构第55-56页
     ·视频编解码芯片第56-57页
     ·JTAG 端口第57-59页
     ·电源第59页
     ·系统的硬件实物图第59-60页
   ·系统软件总体设计第60-63页
     ·系统软件流程介绍第60-61页
     ·视频采集驱动程序设计第61-63页
     ·DSP 程序自启动设计第63页
   ·本章小结第63-65页
第五章 图像处理算法的 DSP 实现第65-86页
   ·图像算法在 DSP 实现流程第65-66页
     ·输入视频数据的存储管理第65页
     ·输出视频数据的存储管理第65-66页
     ·任务处理过程第66页
   ·DSP 实现算法注意点及性能优化第66-73页
     ·DSP 软件移植一般差异第66-68页
     ·DAT_copy 和 DAT_copy2d 的应用第68-69页
     ·浮点转定点运算第69-70页
     ·Ti 图像库的使用第70-71页
     ·DMA 优化第71-73页
   ·灰度拉伸算法 DM642 实现第73-75页
     ·程序设计流程第73页
     ·算法实现第73-74页
     ·算法效果与分析第74-75页
   ·直方图均衡 DM642 实现第75-77页
     ·程序设计流程第75页
     ·算法实现第75-76页
     ·算法效果与分析第76-77页
   ·平台直方图均衡 DM642 实现第77-79页
     ·程序设计流程第77-78页
     ·算法实现第78-79页
     ·算法效果与分析第79页
   ·单尺度 Retinex 算法 DM642 实现第79-82页
     ·程序设计流程第79-81页
     ·算法实现第81-82页
     ·算法效果与分析第82页
   ·MEAM 算法 DM642 实现第82-85页
     ·程序设计流程第82-83页
     ·算法实现第83-84页
     ·本算法实现的注意点第84-85页
     ·算法效果与分析第85页
   ·本章小结第85-86页
第六章 总结与展望第86-87页
   ·本文工作总结第86页
   ·本文工作展望第86-87页
参考文献第87-91页
致谢第91-92页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第92-94页

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