基于内窥镜的图像增强及色彩矫正方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 内窥镜发展 | 第11-13页 |
| 1.3 靶向光动力肿瘤治疗技术概念 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的主要工作与贡献 | 第14-15页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 图像增强基本问题 | 第16-26页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 图像增强技术发展 | 第16-17页 |
| 2.3 国内外研究现状 | 第17-18页 |
| 2.4 动态范围 | 第18-22页 |
| 2.4.1 基本数学模型 | 第18-19页 |
| 2.4.2 gamma矫正 | 第19-22页 |
| 2.5 彩色图像空间 | 第22-25页 |
| 2.5.1 RGB颜色空间 | 第22-23页 |
| 2.5.2 YCbCr颜色空间 | 第23-24页 |
| 2.5.3 HSI颜色空间 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于直方图均衡化的色彩矫正算法 | 第26-39页 |
| 3.1 频率域算法 | 第26-28页 |
| 3.1.1 低通滤波 | 第26-27页 |
| 3.1.2 同态滤波 | 第27-28页 |
| 3.2 空间域算法 | 第28-33页 |
| 3.2.1 线性变换 | 第29-30页 |
| 3.2.2 分段线性变换 | 第30页 |
| 3.2.3 非线性变换 | 第30-31页 |
| 3.2.4 直方图均衡化 | 第31-33页 |
| 3.3 基于直方图均衡化的色彩矫正算法 | 第33-38页 |
| 3.3.1 算法流程图 | 第34页 |
| 3.3.2 算法描述 | 第34-36页 |
| 3.3.3 实验结果及分析 | 第36-37页 |
| 3.3.4 补充实验 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 带颜色权重的Retinex算法 | 第39-57页 |
| 4.1 Rextinex理论基础 | 第39-41页 |
| 4.1.1 Retinex理论 | 第39-40页 |
| 4.1.2 基本数学模型 | 第40-41页 |
| 4.2 Retinex算法的发展 | 第41-52页 |
| 4.2.1 单尺度Retinex算法 | 第41-43页 |
| 4.2.2 多尺度Retinex算法 | 第43-46页 |
| 4.2.3 带彩色恢复的多尺度Retinex算法 | 第46-49页 |
| 4.2.4 带彩色保护的多尺度Retinex算法 | 第49-52页 |
| 4.3 带颜色权重的Retinex算法 | 第52-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
