| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·视频图像处理面临的问题 | 第13-14页 |
| ·视频图像中噪声的来源 | 第13页 |
| ·视频图像中的对比度下降 | 第13-14页 |
| ·传统的图像处理方法在视频图像处理领域存在的困难 | 第14-15页 |
| ·传统图像处理与视频图像处理的异同点 | 第14页 |
| ·视频图像处理需要解决的问题 | 第14-15页 |
| ·本论文的主要研究内容和结构安排 | 第15-16页 |
| 参考文献 | 第16-18页 |
| 第二章 自适应邻域图像处理技术的基本概念和方法 | 第18-40页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·自适应邻域图像处理的发展史 | 第18-19页 |
| ·自适应邻域概念的提出 | 第18页 |
| ·自适应邻域概念的发展 | 第18-19页 |
| ·自适应邻域概念的应用 | 第19页 |
| ·自适应邻域概念基础 | 第19-21页 |
| ·基于对象的分割 | 第19页 |
| ·自适应邻域概念 | 第19-21页 |
| ·基于自适应邻域概念的图像处理技术 | 第21-32页 |
| ·图像滤波和噪声抑制 | 第21-28页 |
| ·图像增强 | 第28-32页 |
| ·自适应邻域滤波的理论基础 | 第32-36页 |
| ·各向异性滤波的提出 | 第32-33页 |
| ·稳健的各向异性滤波 | 第33-35页 |
| ·双向滤波器(Bilateral filtering) | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 参考文献 | 第37-40页 |
| 第三章 视频图像中噪声方差的差分估计 | 第40-52页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·视频图像中的噪声及其估计 | 第40-41页 |
| ·视频图像中的噪声 | 第40-41页 |
| ·视频图像中噪声方差的估计方法及存在的问题 | 第41页 |
| ·视频图像噪声方差的差分估计 | 第41-45页 |
| ·差分噪声方差估计算法的基本思想 | 第41-42页 |
| ·差分噪声估计算法的细节 | 第42-45页 |
| ·差分噪声估计算法的性能仿真和分析 | 第45-49页 |
| ·仿真实验的条件和算法性能的衡量方法 | 第45-46页 |
| ·仿真实验结果及其分析 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 第四章 基于自适应邻域统计的视频图像预处理 | 第52-74页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·视频图像中的噪声 | 第52-53页 |
| ·实际视频图像中噪声的分类 | 第52-53页 |
| ·实际视频图像中噪声的建模 | 第53页 |
| ·视频图像预处理算法需要解决的问题 | 第53-55页 |
| ·空域噪声的抑制 | 第53页 |
| ·边界和细节保持 | 第53页 |
| ·时域噪声的抑制 | 第53-54页 |
| ·算法的效率问题 | 第54页 |
| ·一个成功的视频图像预处理算法需要满足哪些要求? | 第54-55页 |
| ·传统的图像预处理算法及其存在的问题 | 第55-57页 |
| ·线性和频域滤波 | 第55页 |
| ·非线性滤波 | 第55-56页 |
| ·自适应邻域滤波 | 第56-57页 |
| ·基于自适应邻域统计的视频图像预处理算法 | 第57-64页 |
| ·算法的基本思想 | 第57-58页 |
| ·算法的细节 | 第58-63页 |
| ·算法的计算复杂度分析 | 第63-64页 |
| ·算法的性能仿真和结果分析 | 第64-72页 |
| ·仿真实验的条件 | 第64-65页 |
| ·算法性能的衡量方法 | 第65页 |
| ·仿真实验结果及其分析 | 第65-72页 |
| ·本章小结 | 第72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 第五章 基于自适应邻域修复的高强度椒盐噪声的抑制 | 第74-88页 |
| ·引言 | 第74页 |
| ·椒盐噪声及其抑制 | 第74-77页 |
| ·椒盐噪声及其数学表示 | 第74-75页 |
| ·椒盐噪声的抑制方法 | 第75-77页 |
| ·基于自适应邻域修复的高强度椒盐噪声的抑制 | 第77-81页 |
| ·基本思想 | 第77-78页 |
| ·噪声点的标识 | 第78页 |
| ·算法参数w_(max)的选取 | 第78-79页 |
| ·噪声点的修复 | 第79页 |
| ·算法的复杂度分析和优化策略 | 第79-81页 |
| ·算法的性能仿真和结果分析 | 第81-85页 |
| ·仿真实验的条件和算法性能衡量准则 | 第81页 |
| ·仿真实验的结果和分析 | 第81-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-88页 |
| 第六章 基于自适应邻域图像分解的智能曝光矫正 | 第88-110页 |
| ·引言 | 第88页 |
| ·影响视频图像质量的因素 | 第88-90页 |
| ·视频图像的曝光矫正 | 第90-94页 |
| ·曝光矫正面临的主要困难 | 第90-93页 |
| ·已有的一些方法的不足 | 第93-94页 |
| ·曝光矫正系统的设计要求 | 第94页 |
| ·基于自适应邻域图像分解的智能曝光矫正 | 第94-101页 |
| ·基本思想 | 第94-95页 |
| ·系统的架构 | 第95-96页 |
| ·噪声估计模块 | 第96页 |
| ·噪声抑制模块 | 第96-97页 |
| ·图像分层模块 | 第97-98页 |
| ·曝光检测和曝光矫正模块 | 第98-101页 |
| ·对比度增强模块 | 第101页 |
| ·算法的性能仿真和结果分析 | 第101-107页 |
| ·仿真实验的条件和算法性能的衡量 | 第101-102页 |
| ·仿真实验的结果和分析 | 第102-107页 |
| ·本章小结 | 第107页 |
| 参考文献 | 第107-110页 |
| 第七章 视频图像块效应的估计和抑制 | 第110-120页 |
| ·引言 | 第110页 |
| ·视频压缩重建图像中块效应噪声 | 第110-111页 |
| ·视频压缩重建图像中块效应的来源 | 第110页 |
| ·视频压缩重建图像中块效应的估计和抑制 | 第110-111页 |
| ·一种全新的视频图像块效应的估计与抑制策略 | 第111-113页 |
| ·基于自适应邻域统计的块效应抑制算法 | 第111页 |
| ·块效应噪声的估计 | 第111-113页 |
| ·算法的性能仿真和结果分析 | 第113-116页 |
| ·仿真实验的条件和算法性能的衡量 | 第113-114页 |
| ·实验结果与分析 | 第114-116页 |
| ·本章小结 | 第116-117页 |
| 参考文献 | 第117-120页 |
| 第八章 总结与展望 | 第120-123页 |
| ·全文总结 | 第120-121页 |
| ·未来研究的展望 | 第121-122页 |
| ·其他说明 | 第122-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文和参与的科研项目 | 第124-125页 |
| 1. 发表的学术论文 | 第124页 |
| 2. 参与的科研项目 | 第124-125页 |