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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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