面向移动设备的快速NLM图像去噪算法

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面向移动设备的快速NLM图像去噪算法

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面向移动设备的快速NLM图像去噪算法

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
1 绪论	第10-14页
1.1 研究背景及研究意义	第10-11页
1.2 NLM图像去噪算法研究现状	第11-12页
1.2.1 算法设计加速	第11-12页
1.2.2 工程实现加速	第12页
1.3 本文的组织结构	第12-14页
2 原始的NLM图像去噪算法	第14-19页
2.1 图像噪声分类与特点	第14-16页
2.1.1 高斯噪声	第14-15页
2.1.2 椒盐噪声	第15页
2.1.3 斑点噪声	第15-16页
2.2 图像噪声模型	第16-17页
2.3 NLM图像去噪算法	第17-18页
2.4 本章小结	第18-19页
3 改进的NLM图像去噪算法	第19-30页
3.1 NLM图像去噪算法算法设计加速	第19-23页
3.1.1 权重对称性优化	第19-20页
3.1.2 基于自适应下采样的NLM图像去噪算法	第20-23页
3.2 NLM图像去噪算法GPU加速	第23-26页
3.2.1 移动GPU的特点与架构	第23-25页
3.2.2 并行策略方法	第25-26页
3.3 NLM图像去噪算法GPU并行实现方法	第26-29页
3.3.1 并行策略 1：测试图像中像素分块并行计算	第26-28页
3.3.2 并行策略 2：测试图像中抽样到像素点并行计算	第28-29页
3.4 本章小节	第29-30页
4 实验与分析	第30-47页
4.1 确定近似最优的搜索窗口大小和相似窗口大小	第31-34页
4.2 确定自适应下采样步长大小	第34-39页
4.2.1 图像滤波时间分析	第34-35页
4.2.2 图像去噪效果PSNR分析	第35-37页
4.2.3 测试图像视觉效果分析	第37-39页
4.3 自适应下采样的NLM图像去噪算法实验与分析	第39-40页
4.4 GPU多核并行计算实验与分析	第40-45页
4.4.1 并行策略 1：测试图像中像素分块并行计算	第40-44页
4.4.2 并行策略 2：测试图像中抽样到的像素点并行计算	第44-45页
4.5 实验结论	第45-46页
4.5.1 原始算法与加速算法的去噪性能对比	第45页
4.5.2 原始算法与加速算法的去噪处理时间对比	第45-46页
4.6 本章小节	第46-47页
5 结论与展望	第47-49页
5.1 结论	第47页
5.2 工作展望	第47-49页
参考文献	第49-53页
致谢	第53-54页
个人简历、在校期间发表的学术论文与研究成果	第54页

本篇论文共54页，点击这进入下载页面。

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