| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-21页 |
| 1.2.1 图像滤波算法研究现状 | 第17-20页 |
| 1.2.2 图像噪声估计算法研究现状 | 第20-21页 |
| 1.3 本文研究内容和创新点 | 第21-22页 |
| 1.4 本文的章节组织 | 第22-24页 |
| 第二章 高清摄像机主要内容 | 第24-32页 |
| 2.1 高清摄像机的系统架构 | 第24-25页 |
| 2.1.1 高清摄像机的基础结构 | 第24-25页 |
| 2.1.2 图像预处理框架 | 第25页 |
| 2.2 图像预处理模块介绍 | 第25-30页 |
| 2.2.1 坏点校正 | 第25-26页 |
| 2.2.2 颜色插值 | 第26页 |
| 2.2.3 自动白平衡 | 第26-28页 |
| 2.2.4 Gamma校正 | 第28页 |
| 2.2.5 色彩空间转换 | 第28-29页 |
| 2.2.6 图像滤波 | 第29页 |
| 2.2.7 高动态范围图像 | 第29-30页 |
| 2.2.8 背光补偿 | 第30页 |
| 2.3 本章总结 | 第30-32页 |
| 第三章 硬件可实现的三维滤波算法 | 第32-52页 |
| 3.1 三维滤波硬件实现研究背景 | 第32-33页 |
| 3.2 原始BM3D滤波算法的相关内容 | 第33-37页 |
| 3.2.1 BM3D算法的实现流程 | 第33-36页 |
| 3.2.2 最优参数说明 | 第36-37页 |
| 3.2.3 彩色图像的BM3D滤波实现 | 第37页 |
| 3.3 FPGA可实现的简化BM3D滤波模型 | 第37-40页 |
| 3.3.1 简化三维滤波模型具体实现 | 第37-40页 |
| 3.3.2 本节小结 | 第40页 |
| 3.4 FPGA可实现的三维滤波模型性能分析 | 第40-50页 |
| 3.4.1 实验基本情况说明 | 第40页 |
| 3.4.2 图像质量评价方法 | 第40-42页 |
| 3.4.3 简化三维滤波算法的性能客观分析 | 第42-47页 |
| 3.4.4 与NLM算法的性能对比 | 第47-48页 |
| 3.4.5 简化三维滤波算法的性能主观分析 | 第48-50页 |
| 3.5 小结 | 第50-52页 |
| 第四章 基于夜景图像噪声标准差估计方法 | 第52-75页 |
| 4.1 图像噪声基础知识 | 第52-53页 |
| 4.1.1 图像噪声的数学模型 | 第52-53页 |
| 4.1.2 图像噪声估计性能指标 | 第53页 |
| 4.2 已有的图像噪声估计方法及性能分析 | 第53-56页 |
| 4.2.1 基于块内邻域相关度的图像噪声估计方法 | 第53-54页 |
| 4.2.2 基于图像平滑区域的平均偏差进行噪声估计 | 第54-55页 |
| 4.2.3 用于盲去噪的单图像噪声估计方法 | 第55页 |
| 4.2.4 基于PCA的噪声估计方法 | 第55-56页 |
| 4.3 基于夜景图像的噪声估计方法 | 第56-67页 |
| 4.3.2 提出待解决问题 | 第56-57页 |
| 4.3.3 夜景图像中噪声淹没现象 | 第57-58页 |
| 4.3.4 本章算法均匀度的度量 | 第58-59页 |
| 4.3.5 本章算法的思想和流程 | 第59-63页 |
| 4.3.6 本章算法的进一步思考 | 第63页 |
| 4.3.7 本章算法参数说明 | 第63-67页 |
| 4.4 实验结果及性能分析 | 第67-73页 |
| 4.4.1 校正均匀块的搜索区间 | 第67-68页 |
| 4.4.2 TID2008测试图像集 | 第68-70页 |
| 4.4.3 实际夜景图像 | 第70-73页 |
| 4.5 本章小结 | 第73-75页 |
| 第五章 总结与展望 | 第75-78页 |
| 5.1 本文总结 | 第75-76页 |
| 5.2 本文展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 作者简介 | 第84-85页 |