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基于时空域的视频去噪算法研究

中文摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
第一章 绪论第7-11页
    1.1 引言第7页
    1.2 选题的目的与意义第7-8页
    1.3 国内外研究现状第8-10页
    1.4 本文的主要研究工作与内容安排第10-11页
第二章 数字视频序列去噪理论与方法简介第11-26页
    2.1 引言第11页
    2.2 数字视频序列噪声简介第11-13页
        2.2.1 噪声分类第11-12页
        2.2.2 噪声模型第12-13页
    2.3 视频序列去噪方法介绍第13-25页
        2.3.1 视频去噪的意义第13页
        2.3.2 视频去噪方法概述第13-14页
        2.3.3 视频序列空域去噪方法第14-20页
        2.3.4 视频序列时域去噪方法第20-22页
        2.3.5 视频序列时-空域去噪方法第22-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第三章 基于HVS 的图像客观质量评价方法研究第26-41页
    3.1 引言第26页
    3.2 图像质量评价方法介绍第26-30页
        3.2.1 图像客观评价第27-28页
        3.2.2 图像主观评价第28-29页
        3.2.3 其他评价方法第29-30页
    3.3 基于HVS 的图像客观质量评价方法第30-40页
        3.3.1 HVS 介绍第30-32页
        3.3.2 常用的HVS 模型第32-34页
        3.3.3 基于HVS 的图像客观质量评价方法第34-40页
    3.4 本章小结第40-41页
第四章 基于HVS 的方向性空域滤波算法第41-51页
    4.1 引言第41页
    4.2 基于HVS 的图像处理方法第41-42页
    4.3 方向性检测原理以及实现第42-45页
        4.3.1 方向性检测的基本原理第42-44页
        4.3.2 方向性检测算法的实现第44-45页
    4.4 基于HVS 的方向性空域滤波算法第45-50页
        4.4.1 基于HVS 的方向性空域滤波算法第45-46页
        4.4.2 仿真结果及分析第46-50页
    4.5 本章小结第50-51页
第五章 基于时空域的视频联合去噪算法研究第51-64页
    5.1 引言第51页
    5.2 时域Kalman 和H 无穷滤波算法研究第51-58页
        5.2.1 时域Kalman 滤波算法研究第51-53页
        5.2.2 时域H 无穷滤波算法研究第53-56页
        5.2.3 时域Kalman 和H 无穷滤波算法的比较第56-58页
    5.3 基于时空域的联合滤波算法研究第58-63页
        5.3.1 算法实现第58-59页
        5.3.2 仿真结果与分析第59-63页
    5.4 本章小结第63-64页
第六章 总结与展望第64-65页
    6.1 本文的主要工作第64页
    6.2 研究展望第64-65页
参考文献第65-68页
发表论文和参加科研情况说明第68-69页
致谢第69页

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