| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.1 图像噪声模型 | 第9页 |
| 1.2.2 传统去噪方法 | 第9-10页 |
| 1.2.3 稀疏去噪方法 | 第10页 |
| 1.3 图像质量评价 | 第10-11页 |
| 1.4 本研究解决主要问题 | 第11页 |
| 1.5 本文结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 显微图像采集系统的设计 | 第13-32页 |
| 2.1 显微图像采集系统的总体架构设计 | 第13-14页 |
| 2.2 显微图像采集系统的硬件组成设计 | 第14-16页 |
| 2.3 显微图像采集系统的软件组成设计 | 第16页 |
| 2.3.1 图像采集系统的软件构成 | 第16页 |
| 2.3.2 图像采集系统软件部分的功能要求 | 第16页 |
| 2.4 显微图像采集系统各模块的功能实现 | 第16-31页 |
| 2.4.1 显微图像采集系统类的设计 | 第17-19页 |
| 2.4.2 显微图像采集系统运动控制的功能实现 | 第19-21页 |
| 2.4.3 工业摄像机图像采集的功能实现 | 第21-25页 |
| 2.4.4 平台运动控制器的功能实现 | 第25-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 自动调焦系统的设计 | 第32-43页 |
| 3.1 自动调焦系统的组成 | 第32页 |
| 3.2 自动调焦系统函数 | 第32-38页 |
| 3.2.1 调焦函数特性 | 第32-33页 |
| 3.2.2 常用调焦函数 | 第33-35页 |
| 3.2.3 调焦函数的评价 | 第35页 |
| 3.2.4 调焦函数性能指标对比结果及其分析 | 第35-38页 |
| 3.3 图像正焦位置的判别 | 第38页 |
| 3.4 自动调焦系统的设计 | 第38-41页 |
| 3.4.1 步进电机控制流程 | 第38-40页 |
| 3.4.2 自动调焦程序设计 | 第40-41页 |
| 3.5 微血管显微图像预处理 | 第41-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 稀疏表示的显微图像去噪 | 第43-62页 |
| 4.1 信号的稀疏表示理论 | 第43-46页 |
| 4.2 图像稀疏模型 | 第46-48页 |
| 4.2.1 图像分块稀疏模型 | 第46-47页 |
| 4.2.2 整幅图像稀疏模型 | 第47-48页 |
| 4.3 图像稀疏分解方法选择 | 第48-50页 |
| 4.4 稀疏字典的设计 | 第50-55页 |
| 4.4.1 基于MOD算法的超完备字典设计 | 第51-52页 |
| 4.4.2 基于K-SVD算法的字典设计 | 第52-54页 |
| 4.4.3 MOD与K-SVD算法比较 | 第54-55页 |
| 4.5 微血管显微图像稀疏去噪仿真实验结果及其分析 | 第55-61页 |
| 4.5.1 基于DCT字典的图像稀疏去噪 | 第56-58页 |
| 4.5.2 基于K-SVD算法的稀疏分解字典 | 第58-59页 |
| 4.5.3 去噪效果评价 | 第59-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |