弱辐射特征图像增强技术研究
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 图像灰度动态范围调整 | 第11-12页 |
| 1.2.2 图像中的噪声处理 | 第12-13页 |
| 1.2.3 彩色图像的白平衡 | 第13-14页 |
| 1.2.4 图像质量评价 | 第14-15页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第15页 |
| 1.4 论文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 弱辐射特征图像增强基础理论 | 第17-37页 |
| 2.1 图像数字化表示 | 第17-18页 |
| 2.2 灰度拉伸变换 | 第18-21页 |
| 2.2.1 非线性灰度变换 | 第19页 |
| 2.2.2 Gamma 校正原理 | 第19-21页 |
| 2.3 基于灰度直方图的修正 | 第21-23页 |
| 2.3.1 灰度直方图 | 第21-22页 |
| 2.3.2 直方图的性质 | 第22-23页 |
| 2.4 直方图均衡化 | 第23-24页 |
| 2.5 截断直方图均衡化 | 第24页 |
| 2.6 基于偏微分方程的图像噪声去除方法 | 第24-29页 |
| 2.6.1 基于能量最小化的图像噪声去除方法 | 第25-26页 |
| 2.6.2 基于偏微分方程的图像噪声去除模型 | 第26-29页 |
| 2.7 彩色图像的色彩校正 | 第29-32页 |
| 2.7.1 灰度世界法 | 第29-31页 |
| 2.7.2 完美反射法 | 第31-32页 |
| 2.8 图像的质量评价 | 第32-36页 |
| 2.8.1 主观评价 | 第32-35页 |
| 2.8.2 客观评价 | 第35-36页 |
| 2.9 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 弱辐射特征影像的自动灰度增强 | 第37-45页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 基于直方图的灰度变换 | 第37-39页 |
| 3.3 弱辐射特征图像的自动伽马校正 | 第39-40页 |
| 3.4 实验设计 | 第40-42页 |
| 3.4.1 截断直方图均衡化处理实验 | 第40-41页 |
| 3.4.2 影像的自动 Gamma 校正实验 | 第41-42页 |
| 3.5 处理前后的质量评价 | 第42-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于偏微分方程的图像噪声去除方法研究 | 第45-53页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 噪声产生原理及数学模型 | 第45-46页 |
| 4.3 整体变分噪声去除模型及分析 | 第46-48页 |
| 4.3.1 建立模型 | 第46页 |
| 4.3.2 模型转化 | 第46-47页 |
| 4.3.3 参数分析 | 第47-48页 |
| 4.3.4 模型评价 | 第48页 |
| 4.4 实验设计分析及参数选择 | 第48-51页 |
| 4.4.1 实验设计 | 第48-50页 |
| 4.4.2 模型验证 | 第50-51页 |
| 4.4.3 参数选取 | 第51页 |
| 4.5 试验结论 | 第51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 彩色图像的白平衡增强算法研究 | 第53-58页 |
| 5.1 引言 | 第53页 |
| 5.2 经典算法分析 | 第53-55页 |
| 5.2.1 灰度世界算法 | 第53-54页 |
| 5.2.2 完美反射算法 | 第54页 |
| 5.2.3 GW 和 PR 正交组合算法 | 第54页 |
| 5.2.4 标准差加权的灰度世界算法 | 第54-55页 |
| 5.3 算法比较与评价分析 | 第55-57页 |
| 5.3.1 客观评价 | 第55页 |
| 5.3.2 主观评价 | 第55页 |
| 5.3.4 算法复杂度分析 | 第55-56页 |
| 5.3.5 算法比较 | 第56-57页 |
| 5.4 结论 | 第57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 工作总结 | 第58-59页 |
| 6.2 需进一步研究的问题 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
