自适应局部图像增强技术研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第11页 |
| ·自适应局部图像增强的技术难点 | 第11-12页 |
| ·自适应局部图像增强技术的研究现状 | 第12-16页 |
| ·自适应局部图像对比度增强技术的研究发展 | 第12-13页 |
| ·自适应局部图像滤波技术的研究发展 | 第13-14页 |
| ·基于PDE 的自适应局部图像增强技术的研究发展 | 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 基于对数变换的平台直方图均衡化 | 第18-33页 |
| ·自适应局部图像对比度增强技术概述 | 第18-26页 |
| ·Wallis 算子 | 第18-20页 |
| ·双向直方图均衡化技术 | 第20-21页 |
| ·平台直方图均衡化技术 | 第21-22页 |
| ·GLG 算子 | 第22-26页 |
| ·基于对数变换的平台直方图均衡化 | 第26-29页 |
| ·Lee 图像增强算法及其改进型 | 第26-27页 |
| ·基于对数变换的平台直方图均衡化 | 第27-29页 |
| ·实验结果及其性能比较 | 第29-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于K 近邻的自适应双边滤波算法 | 第33-46页 |
| ·自适应局部图像滤波技术概述 | 第33-39页 |
| ·自适应中值滤波算法 | 第34-35页 |
| ·非局部平均滤波技术 | 第35-37页 |
| ·基于小波变换的自适应局部滤波技术 | 第37-39页 |
| ·滤波算法去噪性能评价标准 | 第39-40页 |
| ·基于K 近邻的自适应双边滤波算法 | 第40-44页 |
| ·双边滤波器原理 | 第40-42页 |
| ·基于K 近邻的自适应双边滤波器 | 第42-43页 |
| ·双边滤波器参数设置 | 第43-44页 |
| ·实验结果及其性能比较 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于偏微分方程的自适应局部图像增强技术 | 第46-57页 |
| ·基于偏微分方程的自适应局部图像增强技术概述 | 第46-50页 |
| ·扩散模型 | 第46-49页 |
| ·TV 模型 | 第49-50页 |
| ·激波滤波器 | 第50页 |
| ·改进的P-M 模型 | 第50-56页 |
| ·改进的P-M 模型 | 第51-52页 |
| ·改进P-M 模型的数值计算 | 第52-54页 |
| ·实验结果 | 第54-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第五章 自适应局部图像增强算法的CUDA 实现 | 第57-67页 |
| ·CUDA 编程模型 | 第57-60页 |
| ·主机和设备 | 第58页 |
| ·线程层次结构 | 第58-59页 |
| ·CUDA 软件体系 | 第59页 |
| ·CUDA 存储器层次结构 | 第59页 |
| ·CUDA 编译器模型 | 第59-60页 |
| ·基于CUDA 的图像并行处理 | 第60-62页 |
| ·基于CUDA 的图像处理基本框架 | 第60-61页 |
| ·纹理存储器 | 第61-62页 |
| ·自适应局部图像增强算法的CUDA 实现 | 第62-66页 |
| ·Wallis 算子的CUDA 实现 | 第62-63页 |
| ·基于K 近邻的自适应双边滤波器的CUDA 实现 | 第63-64页 |
| ·改进P-M 模型算法的CUDA 实现 | 第64-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结和展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第73页 |
