編碼曝光技術及應用

第1章 緒論
1．1 引言
1．2 圖像的降質(zhì)和復原
1．3 國內(nèi)外相關研究工作進展
1．3．1 傳統(tǒng)圖像復原算法
1．3．2 基于編碼曝光的運動模糊圖像復原
1．3．3 基于編碼曝光和壓縮感知的高速成像技術
1．4 本書內(nèi)容安排
第2章 圖像運動模糊模型及編碼曝光技術概述
2．1 相機成像模型
2．1．1 數(shù)碼成像原理
2．1．2 光學成像模型
2．1．3 傳感器成像模型
2．1．4 成像描述模型
2．2 圖像模糊模型
2．2．1 一維離散模糊模型
2．2．2 二維離散模糊模型
2．2．3 圖像復原問題的病態(tài)性
2．3 編碼曝光技術概述
2．3．1 編碼曝光
2．3．2 編碼曝光模糊圖像的點擴展函數(shù)
2．4 基于編碼曝光和壓縮感知的新穎成像方法
2．4．1 壓縮感知概述
2．4．2 壓縮感知理論基礎
2．4．3 編碼曝光技術和壓縮感知結合實現(xiàn)高速攝影
2．5 小結
第3章 基于勒讓德序列的編碼曝光最優(yōu)碼字搜索方法
3．1 低互相關度二進制編碼
3．1．1 價值因子和編碼因子
3．1．2 勒讓德序列
3．1．3 MLSG方法及其不足
3．2 基于勒讓德序列和遺傳算法的最優(yōu)碼字搜索
3．3 實驗結果與分析
3．3．1 基于遺傳算法的最優(yōu)碼字搜索
3．3．2 仿真編碼曝光圖像復原實驗
3．3．3 真實編碼曝光圖像復原實驗
3．4 小結
第4章 CCD噪聲條件下編碼曝光最優(yōu)碼字搜索方法
4．1 CCD傳感器噪聲分析
4．2 光子噪聲條件下最優(yōu)碼字獲取
4．2．1 無光子噪聲條件下最優(yōu)碼字獲取
4．2．2 光子噪聲對最優(yōu)碼字構造的影響
4．2．3 編碼曝光相機噪聲標定
4．3 遺傳算法適應度函數(shù)設計
4．4 實驗結果與分析
4．4．1 最優(yōu)碼字搜索
4．4．2 仿真編碼曝光圖像復原實驗
4．4．3 真實編碼曝光圖像復原實驗
4．5 小結
第5章 基于單幅編碼曝光圖像的運動模糊尺度估計方法
5．1 運動模糊圖像頻譜分析
5．2 自然圖像能量譜統(tǒng)計
5．2．1 傳統(tǒng)能量譜統(tǒng)計模型
5．2．2 線性能量譜統(tǒng)計模型
5．3 基于殘差平方和最小化的圖像模糊尺度自動估計方法
5．4 實驗結果與分析
5．4．1 仿真圖像實驗
5．4．2 真實圖像實驗
5．4．3 實驗細節(jié)說明
5．5 小結
第6章 基于雙目立體視覺的運動測量方法研究
6．1 雙目立體視覺模型及立體定位算法
6．1．1 雙目立體視覺模型
6．1．2 SIFT特征提取
6．1．3 立體匹配的約束條件
6．2 基于彩色“減背景”和SUSAN的精確目標檢測
6．2．1 彩色“減背景”方法與背景更新方法
6．2．2 基于改進SUSAN算子的精確目標檢測
6．3 基于立體-運動雙約束SIFT立體運動測量方法
6．3．1 SIFT特征匹配
6．3．2 雙約束條件SIFT特征匹配
6．4 實驗結果及分析
6．4．1 運動目標檢測結果與分析
6．4．2 三維運動測量實驗與分析
6．5 小結
第7章 基于編碼曝光和壓縮感知的高速視頻重建方法
7．1 編碼曝光相機的編碼采樣過程
7．2 高速視頻重建
7．2．1 高速視頻的非對稱結構
7．2．2 基于克羅內(nèi)克積構建稀疏基
7．2．3 曲線小波基
7．2．4 考慮幀間相關性的重建模型
7．3 實驗結果與分析
7．3．1 仿真實驗
7．3．2 曲線小波先進性測試及TV正則化項的增益
7．3．3 真實數(shù)據(jù)實驗
7．3．4 實驗細節(jié)說明
7．4 小結
參考文獻