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图像处理快速算法研究与硬件化

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图像处理快速算法研究与硬件化
论文目录
 
博士生自认为的论文创新点第1-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-10页
目录第10-12页
第一章 绪论第12-21页
  · 研究背景及意义第12-15页
  · 国内外研究现状第15-18页
  · 论文研究内容与创新之处第18-19页
  · 论文组织结构第19-21页
第二章 基本算术运算函数硬件化研究第21-41页
  · 引言第21-22页
  · 实现技术第22-23页
  · 除法、开方及开方求逆算术运算函数硬件化研究第23-36页
    · 查找表和牛顿法结合技术第24-26页
    · 分段线性近似和常系数乘法技术第26-28页
    · 除法函数误差分析与比较第28-30页
    · 开方求逆误差分析与性能比较第30-34页
    · 对Cholesky分解性能影响第34-36页
  · 反正切算术运算函数第36-40页
    · 反正切函数硬件结构设计第37-39页
    · 仿真实验结果第39-40页
  · 本章小结第40-41页
第三章 快速图像压缩感知算法研究第41-59页
  · 压缩感知理论基础第41-45页
    · 稀疏性第41-42页
    · 压缩测量第42页
    · 压缩感知重构条件第42-44页
      · 零空间第43-44页
      · 限制等距性第44页
      · 非相关性第44页
    · 与传统编码的比较第44-45页
  · 基于压缩感知的图像采集与重构第45-48页
  · 快速图像压缩感知算法研究第48-57页
    · 自适应测量第49-50页
    · 可分离线性重构第50-52页
    · 实验仿真与分析第52-57页
  · 本章小结第57-59页
第四章 压缩感知算法硬件化研究第59-80页
  · 引言第59-61页
  · 高吞吐量Cholesky分解硬件化研究第61-69页
    · Cholesky分解算法第62页
    · 设计方法及硬件架构第62-65页
    · 实验验证与比较第65-68页
    · 应用于压缩感知系统的讨论第68-69页
  · 压缩感知系统硬件架构设计第69-74页
    · 自适应测量硬件架构第70-71页
    · 压缩测量硬件架构第71-72页
    · 图像重构硬件架构第72-74页
      · 基于Cholesky分解的矩阵求逆硬件设计第72-73页
      · 基本算术运算函数硬件设计第73-74页
  · 系统验证第74-77页
  · 实验分析与比较第77-79页
  · 本章小结第79-80页
第五章 指纹图像增强算法硬件研究第80-101页
  · 引言第80-81页
  · 基于方向滤波的指纹图像增强算法第81-83页
  · 硬件系统架构第83-96页
    · 系统设计框图第84-86页
    · 地址调整模块设计第86-88页
    · 梯度计算模块设计第88-90页
    · 方向角提取模块设计第90-93页
    · 方向平滑模块设计第93-95页
    · 方向滤波模块设计第95-96页
  · 结果分析与验证比较第96-100页
    · 仿真结果及综合第96-97页
    · 系统验证第97-100页
    · 比较分析第100页
  · 本章小结第100-101页
第六章 超声波束合成硬件化研究第101-117页
  · 引言第101-102页
  · 超声成像系统设计第102-104页
  · 系统硬件架构第104-110页
    · 发射第106-107页
    · 接收第107-108页
    · 动态配置第108-110页
  · 超声波束合成测试与分析第110-115页
    · 系统综合结果第110-111页
    · 系统验证与测试第111-114页
    · 性能分析和比较第114-115页
  · 压缩感知应用于超声成像系统讨论第115-116页
  · 本章小结第116-117页
第七章 总结与展望第117-120页
  · 论文工作总结第117-118页
  · 工作展望第118-120页
参考文献第120-128页
攻读博士学位期间发表的科研成果第128-129页
  · 与本论文相关科研成果第128页
  · 其他科研成果第128-129页
致谢第129页

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