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自适应局部图像增强技术研究

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自适应局部图像增强技术研究
论文目录
 
摘要第1-10页
ABSTRACT第10-11页
第一章 绪论第11-18页
  · 课题研究的背景和意义第11页
  · 自适应局部图像增强的技术难点第11-12页
  · 自适应局部图像增强技术的研究现状第12-16页
    · 自适应局部图像对比度增强技术的研究发展第12-13页
    · 自适应局部图像滤波技术的研究发展第13-14页
    · 基于PDE 的自适应局部图像增强技术的研究发展第14-16页
  · 论文概述第16-18页
    · 本文主要工作和成果第16-17页
    · 论文结构第17-18页
第二章 基于对数变换的平台直方图均衡化第18-33页
  · 自适应局部图像对比度增强技术概述第18-26页
    · Wallis 算子第18-20页
    · 双向直方图均衡化技术第20-21页
    · 平台直方图均衡化技术第21-22页
    · GLG 算子第22-26页
  · 基于对数变换的平台直方图均衡化第26-29页
    · Lee 图像增强算法及其改进型第26-27页
    · 基于对数变换的平台直方图均衡化第27-29页
  · 实验结果及其性能比较第29-32页
  · 小结第32-33页
第三章 基于K 近邻的自适应双边滤波算法第33-46页
  · 自适应局部图像滤波技术概述第33-39页
    · 自适应中值滤波算法第34-35页
    · 非局部平均滤波技术第35-37页
    · 基于小波变换的自适应局部滤波技术第37-39页
  · 滤波算法去噪性能评价标准第39-40页
  · 基于K 近邻的自适应双边滤波算法第40-44页
    · 双边滤波器原理第40-42页
    · 基于K 近邻的自适应双边滤波器第42-43页
    · 双边滤波器参数设置第43-44页
  · 实验结果及其性能比较第44-45页
  · 小结第45-46页
第四章 基于偏微分方程的自适应局部图像增强技术第46-57页
  · 基于偏微分方程的自适应局部图像增强技术概述第46-50页
    · 扩散模型第46-49页
    · TV 模型第49-50页
    · 激波滤波器第50页
  · 改进的P-M 模型第50-56页
    · 改进的P-M 模型第51-52页
    · 改进P-M 模型的数值计算第52-54页
    · 实验结果第54-56页
  · 小结第56-57页
第五章 自适应局部图像增强算法的CUDA 实现第57-67页
  · CUDA 编程模型第57-60页
    · 主机和设备第58页
    · 线程层次结构第58-59页
    · CUDA 软件体系第59页
    · CUDA 存储器层次结构第59页
    · CUDA 编译器模型第59-60页
  · 基于CUDA 的图像并行处理第60-62页
    · 基于CUDA 的图像处理基本框架第60-61页
    · 纹理存储器第61-62页
  · 自适应局部图像增强算法的CUDA 实现第62-66页
    · Wallis 算子的CUDA 实现第62-63页
    · 基于K 近邻的自适应双边滤波器的CUDA 实现第63-64页
    · 改进P-M 模型算法的CUDA 实现第64-66页
  · 小结第66-67页
第六章 总结和展望第67-68页
致谢第68-69页
参考文献第69-73页
作者在学期间取得的学术成果第73 页

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