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动态场景下红外图像自适应增强算法的研究与实现

论文目录
摘要第1-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-19页
    1.1 红外热成像基本概述第10-11页
    1.2 课题研究的背景和意义第11-12页
    1.3 国内外研究现状第12-17页
        1.3.1 高动态范围图像压缩算法第12-14页
            1.3.1.1 全局映射方法第13页
            1.3.1.2 局部映射方法第13-14页
        1.3.2 红外图像细节增强算法第14-17页
    1.4 本论文的主要工作及内容安排第17-19页
第二章 动态红外图像的特征分析第19-35页
    2.1 动态红外图像特点第19-27页
        2.1.1 边缘特性第22-24页
        2.1.2 噪声特性第24-25页
        2.1.3 对比度特性第25-26页
        2.1.4 分辨率特性第26-27页
    2.2 红外图像直方图特点第27-32页
        2.2.1 灰度直方图概念第27-29页
        2.2.2 红外图像直方图分析第29-32页
    2.3 场景类型分析第32-33页
    2.4 本章小结第33-35页
第三章 动态场景下红外图像自适应增强第35-58页
    3.1 高动态红外图像分层第36-42页
        3.1.1 高动态红外图像分层基本原理第36-37页
        3.1.2 高斯滤波器第37-38页
        3.1.3 双边滤波器第38-39页
        3.1.4 引导滤波器第39-42页
    3.2 基础层红外图像压缩第42-45页
        3.2.1 自适应增益控制第43页
        3.2.2 直方图均衡第43-45页
    3.3 红外图像融合第45-50页
    3.4 算法描述第50-56页
        3.4.1 基础层图像处理第50-52页
        3.4.2 细节图像处理第52-54页
        3.4.3 图像融合第54-55页
        3.4.4 算法总结第55-56页
    3.5 本章小结第56-58页
第四章 实验分析第58-71页
    4.1 效果评价第58-60页
        4.1.1 信息熵第58-59页
        4.1.2 对比度第59页
        4.1.3 平均梯度第59页
        4.1.4 峰值信噪比第59-60页
    4.2 主观分析第60-68页
    4.3 客观分析第68-69页
    4.4 本章小结第69-71页
第五章 总结与展望第71-75页
    5.1 总结第71-73页
    5.2 展望第73-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-79页
攻硕期间取得的成果第79页

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