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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
本篇论文共
73
页,
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