| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 图像增强技术研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 图像对比度增强的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 保边缘滤波的研究现状 | 第14页 |
| 1.3 图像对比度增强的技术难点 | 第14-15页 |
| 1.4 论文概述 | 第15-18页 |
| 1.4.1 本文主要工作和成果 | 第15-16页 |
| 1.4.2 论文结构 | 第16-18页 |
| 第二章 联合抑噪的对比度增强 | 第18-32页 |
| 2.1 基于形状保持的的平台直方图均衡化 | 第18-22页 |
| 2.1.1 双平台直方图均衡化 | 第18-19页 |
| 2.1.2 基于形状保持的平台直方图均衡化 | 第19-22页 |
| 2.2 联合抑噪的对比度增强 | 第22-30页 |
| 2.2.1 基于保边缘滤波器的分层 | 第23-26页 |
| 2.2.2 细节层滤波 | 第26-28页 |
| 2.2.3 基本层增强 | 第28-29页 |
| 2.2.4 细节层与基本层的融合 | 第29-30页 |
| 2.3 实验结果分析及比较 | 第30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于均值调整的自适应局部Gamma校正 | 第32-46页 |
| 3.1 基于Gamma校正的对比度增强算法概述 | 第32-36页 |
| 3.1.1 光照处理中改进的Gamma校正方法 | 第32-34页 |
| 3.1.2 基于K均值聚类和自适应Gamma校正的增强算法 | 第34-35页 |
| 3.1.3 基于加权自适应Gamma校正的对比度增强 | 第35-36页 |
| 3.2 基于均值调整的自适应局部Gamma校正 | 第36-41页 |
| 3.2.1 色彩空间转换 | 第37页 |
| 3.2.2 全局增强 | 第37-39页 |
| 3.2.3 基于Gamma校正的局部增强 | 第39-40页 |
| 3.2.4 色彩校正 | 第40-41页 |
| 3.3 实验结果分析及比较 | 第41-44页 |
| 3.3.1 参数选择 | 第41-42页 |
| 3.3.2 结果分析及比较 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 基于CUDA的图像并行处理 | 第46-54页 |
| 4.1 CUDA编程简介 | 第46-51页 |
| 4.1.1 CPU+GPU异构并行 | 第46-48页 |
| 4.1.2 CUDA架构 | 第48-49页 |
| 4.1.3 CUDA通信机制 | 第49-50页 |
| 4.1.4 CUDA程序性能优化 | 第50-51页 |
| 4.2 基于均值调整的自适应局部Gamma校正的并行算法设计及实现 | 第51-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第62页 |
