多曝光图像融合中的运动检测与鬼影去除方法研究

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多曝光图像融合中的运动检测与鬼影去除方法研究

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多曝光图像融合中的运动检测与鬼影去除方法研究

论文目录
摘要	第1-9页
ABSTRACT	第9-11页
第一章绪论	第11-18页
1.1 课题背景与意义	第11-14页
1.2 研究现状与挑战	第14-15页
1.3 本文主要工作与创新点	第15-16页
1.4 本文主要结构	第16-18页
第二章数字成像系统与高动态范围成像(HDR)技术概述	第18-23页
2.1 数字成像的基本原理	第18-19页
2.2 数字成像的动态范围	第19-20页
2.3 高动态范围图像的获取	第20-21页
2.4 本章小结	第21-23页
第三章多曝光图像融合技术中的运动检测与鬼影去除算法	第23-33页
3.1 "鬼影"的产生	第23-24页
3.2 针对场景中不同运动物体的运动检测算法	第24-26页
3.2.1 无参考图像的运动检测与鬼影去除算法	第25-26页
3.2.2 选取参考图像的运动检测与鬼影去除算法	第26页
3.3 在不同域内的运动检测与鬼影去除算法	第26-28页
3.3.1 在辐射域内的运动检测与鬼影去除算法	第27页
3.3.2 在图像域内的运动检测与鬼影去除算法	第27-28页
3.4 算法评价与比较	第28-32页
3.4.1 运动检测与鬼影去除算法归纳	第28-29页
3.4.2 运动检测与鬼影去除算法实验结果比较与分析	第29-32页
3.5 本章小结	第32-33页
第四章基于类内与类间一致性的鬼影去除算法	第33-46页
4.1 引言	第33-34页
4.2 算法概述	第34-35页
4.3 基于图像直方图归一化的类内一致性判定	第35-36页
4.4 基于超像素分割的类间一致性判定	第36-38页
4.5 图像融合	第38-39页
4.6 实验结果与分析	第39-45页
4.7 本章小结	第45-46页
第五章基于结构一致性与对比度质量的鬼影去除算法	第46-56页
5.1 引言	第46-47页
5.2 图像结构特征提取与一致性判定	第47-48页
5.3 图像对比度特征提取与融合判定	第48-49页
5.4 实验结果与分析	第49-54页
5.4.1 参数设置	第50-51页
5.4.2 实验结果比较与分析	第51-54页
5.5 本章小结	第54-56页
第六章总结与展望	第56-58页
6.1 本文工作总结	第56-57页
6.2 未来展望	第57-58页
参考文献	第58-63页
致谢	第63-64页
攻读学位期间发表的学术论文和参加科研情况	第64页
所获奖励与名誉	第64-65页
学位论文评阅及答辩情况表	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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