| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 英文名词缩写 | 第9-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文主要工作和章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 DAC设计和去噪算法基础理论 | 第17-31页 |
| 2.1 DAC设计理论基础 | 第17-23页 |
| 2.1.1 DAC原理和性能指标 | 第17-19页 |
| 2.1.2 电流舵DAC电流源误差分析 | 第19-23页 |
| 2.2 图像噪声模型和质量评价标准 | 第23-26页 |
| 2.3 去噪算法理论基础 | 第26-30页 |
| 2.3.1 传统的中值去噪算法 | 第26-27页 |
| 2.3.2 信息熵理论 | 第27-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 高精度电流舵DAC设计和验证 | 第31-40页 |
| 3.1 译码电路设计分析 | 第31页 |
| 3.2 斐波那契数列译码 | 第31-34页 |
| 3.2.1 斐波那契数列译码特点 | 第31-32页 |
| 3.2.2 斐波那契数列译码实现 | 第32-34页 |
| 3.3 12位电流舵DAC设计 | 第34-36页 |
| 3.4 仿真结果与分析 | 第36-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 改进去噪算法设计与验证 | 第40-63页 |
| 4.1 线性依赖阈值开关中值去噪算法 | 第40-51页 |
| 4.1.1 算法改进设计 | 第40-42页 |
| 4.1.2 边界处理 | 第42-43页 |
| 4.1.3 基于相邻图像最小均方差参数适应调整策略 | 第43-46页 |
| 4.1.4 算法性能验证 | 第46-51页 |
| 4.2 基于信息概念熵下降去噪算法 | 第51-62页 |
| 4.2.1 图像特征空间的定义 | 第51-52页 |
| 4.2.2 基于Parzen窗的密度估计 | 第52-53页 |
| 4.2.3 基于信息熵概念熵下降去噪算法设计 | 第53-55页 |
| 4.2.4 参数的确定 | 第55-56页 |
| 4.2.5 算法性能验证 | 第56-62页 |
| 4.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |