| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究背景 | 第10-11页 |
| ·课题研究意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-16页 |
| ·彩色滤波阵列CFA | 第11-12页 |
| ·国内外CFA 插值算法 | 第12-16页 |
| ·本课题的研究内容及论文组织结构 | 第16-18页 |
| ·本课题的研究内容 | 第16-17页 |
| ·本文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 基于色差通道空间相关性的边缘自适应CFA 插值算法 | 第18-33页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·Bayer 色差通道的空间相关性 | 第19-21页 |
| ·基于区域分类边缘检测的彩色CFA 插值算法 | 第21-29页 |
| ·基于区域分类的边缘检测方法 | 第21-22页 |
| ·对绿色通道进行基于区域分类边缘检测插值 | 第22-27页 |
| ·对红（蓝）色通道处的蓝（红）色通道插值 | 第27页 |
| ·对绿色通道处的红（蓝）色通道插值 | 第27-29页 |
| ·实验结果 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于轮廓波局部高斯模型与全变差的CFA 插值算法 | 第33-47页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·轮廓波变换 | 第33-37页 |
| ·拉普拉斯金字塔 | 第34页 |
| ·方向滤波器组(DFB) | 第34-35页 |
| ·金字塔形方向滤波器组 | 第35-37页 |
| ·基于轮廓波的局部高斯模型 | 第37-39页 |
| ·彩色全变差调整 | 第39-41页 |
| ·基于轮廓波局部高斯模型与全变差CFA 插值算法实现 | 第41-43页 |
| ·实验结果 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 基于PCA 空间自适应去噪与局部DCT 的CFA 插值算法 | 第47-65页 |
| ·引言 | 第47-49页 |
| ·PCA 的基本定义 | 第49-50页 |
| ·基于PCA 的马赛克图像去噪 | 第50-58页 |
| ·CFA 传感器噪声 | 第50-51页 |
| ·基于CFA 块的空间自适应PCA 技术 | 第51-53页 |
| ·使用PCA 技术去噪 | 第53-55页 |
| ·CFA 图像分解和训练样本选择 | 第55-57页 |
| ·基于PCA 空间自适应去噪算法的流程 | 第57-58页 |
| ·使用局部DCT 变换进行彩色CFA 插值 | 第58-61页 |
| ·局部离散余弦变换 | 第58-59页 |
| ·使用局部DCT 变换对彩色CFA 图像插值 | 第59-61页 |
| ·算法的实现过程 | 第61页 |
| ·实验结果 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 作者简介 | 第74页 |
