导读:本文包含了画质增强论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:降噪滤波,CMOS图像传感器,饱和度,边缘增强
画质增强论文文献综述
钟国舜,钟四成,李明,刘仕通,刘昌举[1]（2017）在《基于图像传感器的图像画质增强算法研究》一文中研究指出针对图像在传输过程中易引入噪声、色彩质量下降、中值滤波导致图像细节丢失和均值滤波出现模糊等问题,提出了一种可以应用于CMOS图像传感器的图像画质增强和滤波算法。该算法对插值后的Bayer图像数据进行一维空间的增强和降噪处理,首先将图像从RGB空间转换到YUV空间,在Y通道上用改进的直方图均衡化方法实现图像明暗程度的对比度增强调节,对U、V通道采用分段式线性调节方法实现饱和度调节;然后对Y通道进行自适应降噪,对U、V通道进行加权中值滤波降噪,以满足后续处理对图像质量的要求;最后在Y通道上,采用基于Laplace算子的锐化掩模进行锐化处理,保证图像的细节清晰可见。实验结果表明:从图像视觉效果来看,相比单独使用中值和均值滤波,所提出的自适应滤波得到的效果更好,图像细节保存较好、模糊程度低、图像更为清晰,且色彩质量更高。通过对比峰值信噪比(PSNR),对混合噪声进行处理时,该滤波算法的PSNR优于中值和均值滤波,有效地抑制了噪声。整个算法在一维邻域空间进行,更容易在有限的硬件上实现较好的图像处理结果,满足小面积低功耗的要求。(本文来源于《半导体光电》期刊2017年04期）
杨媛,高勇,房继军,乔世杰,韩超[2]（2012）在《一种改进的视频画质增强算法及VLSI设计》一文中研究指出由于视频图像多样化,目前尚无较好的增强方法适应视频画质增强.本文提出了一种改进的数字视频画质增强算法,并进行了硬件电路的设计.与传统的基于直方图均衡的方法不同,首先在YUV色彩空间对输入图像的信息进行判断分类和对比度调整,然后对调整后的图像在RGB色彩空间下进行动态范围调整,并在HSV色彩空间下进行必要的亮度修正和色饱补偿.采用Verilog语言进行了算法的各模块电路设计,并在搭建的FPGA视频验证平台上进行了验证.实验结果表明,论文提出的画质增强算法能够适应各种不同场景的图像,处理后的图像明亮清晰、色彩逼真.(本文来源于《电子学报》期刊2012年08期）
陆继恒[3]（2012）在《让蓝光电影画质提升、空间感增强 Cambridge Audio Azur 751BD & 551R》一文中研究指出Cambridge Audio(剑桥)今年在蓝光播放以及最新AV放大器产品上给人耳目一新的感觉,除了紧贴潮流推出一款又一款精致独特的产品外,还在各类新产品上融入了崭新的影音技术元素,把最新的影音科技与功能带给每一个喜爱剑桥的家庭影院玩家。最近剑桥推出了最新的支持3D影音播放的蓝光播放机Azur751BD以及AV放大器Azur 551 R,这两款产品升级了HDMI 1.4版本的接口,支持3D视频连接播放,可满足家庭影院爱好者们的各种影视欣赏的要求。(本文来源于《家庭影院技术》期刊2012年01期）
陈嘉华[4]（2011）在《面向画质增强的去运动模糊技术研究》一文中研究指出在数字摄影摄像过程中,常常由于摄影器材抖动或是场景快速变化造成图像或视频模糊不清晰。为了克服模糊效果带来的画质损失,去模糊技术近年来在计算机视觉领域和数字图像处理领域得到了广泛的研究。通常摄影过程中的模糊效果可分为失焦模糊和运动模糊两大类。失焦模糊是指摄影摄像过程中,目标物体所处位置不在光学镜头焦距附近,导致成像不清晰。摄像时聚焦不准或是景物深度超过设备景深是造成失焦模糊的两个主要原因。运动模糊是指景物在图像中的移动效果。造成运动模糊,主要是因为在光圈曝光时间内,摄影器材抖动或是景物快速移动造成图像拖影。本课题研究的去模糊,指的是去运动模糊。运动模糊在数学模型上一般被解释为清晰图像卷积模糊核,迭加一定随机噪声后产生模糊图像。模糊核又被称作是点扩散方程,它描述了小范围内光的迭加的方式,包括密度和位置。去运动模糊按照模糊核是否可得分为盲卷和非盲卷去运动模糊。按照模糊核的单一性,又可以分为空间可变(多核)和空间不变(单核)去运动模糊。为了从模糊图像恢复出原始清晰图,去运动模糊技术常常遇到以下几个难题:(1)模糊核未知。基于单幅图像的去模糊技术通常都需要通过各种手段估算模糊核,因为模糊图像的信息干扰和损失问题,模糊核通常很难被精确估算。(2)反卷积的多解性。反卷运算的解是多个的,这导致了复原清晰图像时,可能会产生非清晰的结果。(3)去运动模糊中的水纹效应。这通常是由于反卷运算的采用的模型自身造成,例如有穷傅里叶级数等。(4)受噪音干扰较大。去模糊和反卷对噪音极其敏感,这加大了复原清晰图像的难度。本课题的主要研究对象是基于单幅图像的去运动模糊算法,以叁个主要方向为切入点研究面向画质增强的去运动模糊技术。首先,本课题尝试解决未知运动模糊核的估计,利用图像先验知识,滤波和梯度域算法等不同技术,获取图像抖动或景物移动信息,估算模糊核的大小,位置及密度。其次,本课题研究比较鲁棒的反卷积模型,该模型对随机噪声不敏感,效果稳定,且能够克服通常卷积过程中带来的水纹效应。第叁,本文尝试研究空间可变的运动模糊模型。通常的运动模糊都是空间不变模型,即使用单一核描述图像上所有像素的运动。空间可变模型则使用多核模型模拟模糊过程,以求达到更加精确的结果。本课题最终提出一种既能够复原锐利边缘,又能够抑制平滑区域噪声的,基于梯度域变换的核估计算法,并将该算法运用于单核或多核去运动模糊技术中。实验结果表明本算法能够从一般的模糊图像中准确估算模糊核并复原清晰图像。该去运动模糊技术将在摄影摄像领域中有良好的应用前景。(本文来源于《上海交通大学》期刊2011-12-15）
郑如刚[5]（2011）在《基于样例的图像画质增强》一文中研究指出随着各种数字媒体技术日渐发展,各种先进的媒体采集设备得到普及。无论是专业的动画,影视制作企业,还是数量众多的非专业用户,人们都希望能够对自己拍摄或者制作的媒体素材进行各种进一步编辑处理。这些用户在从效果和效率上根据不同的情况,产生了更多,更具体的优化需求,这对各种后期处理工具无疑是一个大挑战,其中之一就是图像的画质增强。随着高清电视,高清投影仪等显示设备的普及带来了大量高像素的屏幕,一般分辨率的图像需要一定的调整,才能够较好地显示在此类设备上。在一些网络速度或者存储容量受到限制的情况下,图像不得不经过压缩再进行传输。如果能够增强这些质量有限的媒体信息,这样的解码技术也是非常有市场前景的。另外相关的应用方向还有卫星成像,电子地图的缩放,医疗的辅助,电影的后期特效等等。所有这些相关的应用前景都对图像以及视频的画质像素增强,也就是超分辨率技术的发展产生了极大的促进。本文受到样例纹理合成相关技术的启发,即使用一系列样例来辅助画质调整的过程。这些具有代表性的样例能够提供待处理的源图像之外的附加信息,样例图像的选定可以由用户指定,也直接根据源图像自似性从其本身采集。接下来,为了提升原图像的画质,需要从样例图像中挑选吻合相似性并且清晰度更高的纹理元素来匹配并替换原图中的区域。另外,样例图像之间的关系也可以不是等比例的,如果提供合适的层次与拓扑关系的样例序列,用这些信息来改进,就可以获得更加效果更好的后期处理效果。本文主要利用自身或者额外的样例图来提升媒体素材的质量。与传统的方法相比,关键在于引入额外的高频信息。充分利用这些具有一定层次结构的样例信息,就能够进一步提升放大倍数,优化图像放大后的效果。在算法中结合了上采样与纹理合成的优点,并通过加入随机扰动来获得更好的合成效果。此外,本文还使用GPU并行加速算法关键步骤的运算过程,使用户能在较短的时间内获得优化结果。(本文来源于《上海交通大学》期刊2011-12-15）
刘刘[6]（2010）在《更好地增强画质:迅雷新XMP提升应用体验》一文中研究指出画面质量的好坏作为播放效果的重要参考信息之一,一直是播放器的主要参数之一。迅雷看看播放器XMP作为最为流行的播放器,其发布的新版本可以很好地增强画质,进而全面提升其应用体验。一、下载并安装最新版本软件要使用增强画质功能(本文来源于《网络与信息》期刊2010年11期）
马一丁[7]（2009）在《PHOTOPIA画质增强处理技术在高清等离子电视上的应用》一文中研究指出在2008年"中国电子学会电子信息科学技术奖"的评选中,青岛海信电器股份有限公司的"PHOTOPIA画质增强处理技术在高清等离子电视上的研发及应用"项目获得二等奖,并于今年4月在深圳举行的中国电子展(CEF)的颁奖大会上获得奖项。《中国电子商情》采访(本文来源于《中国电子商情(基础电子)》期刊2009年05期）
李博,齐文渊,冯恩信[8]（2009）在《一种基于自适应对比度调整的电视画质增强技术》一文中研究指出提出一种新的自适应对比度增强方法,该方法基于分析输入图像的信息,调整特定需要区域的亮度值,以达到改善电视图像对比度效果。在对比度改善和保持图像色饱和度方面效果明显,而且计算量小,处理速度快,完全适用于计算资源有限、实时性要求较高的电视播放系统。(本文来源于《中国有线电视》期刊2009年04期）
廖天明[9]（2007）在《利用图像增强技术改善平板电视画质》一文中研究指出电视图像的画质是人们评价电视产品好坏的重要主观依据,平板电视在显示屏及视频处理电路等方面,都有可能存在导致图像显示不足的缺陷,本文提出了引入图像增强电路改善平板电视画质的方法。(本文来源于《电子设计应用》期刊2007年05期）
杨丽红[10]（2007）在《改善画质不花钱 动态范围增强术》一文中研究指出动态范围是数码成像的软肋,FUJIFILM凭借着独特的 SUPER CCD SR,拓宽了成像动态范围,不过,搭载这类型 CCD的数码相机,可是售价不菲。其实依靠一些软件,再加上一点点的技巧,通过后期处理增强照片的动态范围,并非难事。这次的摄影教室,我们就来介绍一二。(本文来源于《数码世界(B版)》期刊2007年03期）
画质增强论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
由于视频图像多样化,目前尚无较好的增强方法适应视频画质增强.本文提出了一种改进的数字视频画质增强算法,并进行了硬件电路的设计.与传统的基于直方图均衡的方法不同,首先在YUV色彩空间对输入图像的信息进行判断分类和对比度调整,然后对调整后的图像在RGB色彩空间下进行动态范围调整,并在HSV色彩空间下进行必要的亮度修正和色饱补偿.采用Verilog语言进行了算法的各模块电路设计,并在搭建的FPGA视频验证平台上进行了验证.实验结果表明,论文提出的画质增强算法能够适应各种不同场景的图像,处理后的图像明亮清晰、色彩逼真.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
画质增强论文参考文献
[1].钟国舜,钟四成,李明,刘仕通,刘昌举.基于图像传感器的图像画质增强算法研究[J].半导体光电.2017
[2].杨媛,高勇,房继军,乔世杰,韩超.一种改进的视频画质增强算法及VLSI设计[J].电子学报.2012
[3].陆继恒.让蓝光电影画质提升、空间感增强CambridgeAudioAzur751BD&551R[J].家庭影院技术.2012
[4].陈嘉华.面向画质增强的去运动模糊技术研究[D].上海交通大学.2011
[5].郑如刚.基于样例的图像画质增强[D].上海交通大学.2011
[6].刘刘.更好地增强画质:迅雷新XMP提升应用体验[J].网络与信息.2010
[7].马一丁.PHOTOPIA画质增强处理技术在高清等离子电视上的应用[J].中国电子商情(基础电子).2009
[8].李博,齐文渊,冯恩信.一种基于自适应对比度调整的电视画质增强技术[J].中国有线电视.2009
[9].廖天明.利用图像增强技术改善平板电视画质[J].电子设计应用.2007
[10].杨丽红.改善画质不花钱动态范围增强术[J].数码世界(B版).2007