| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 彩色图像灰度化国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文主要工作及组织架构 | 第12-15页 |
| 1.3.1 论文主要工作 | 第12-13页 |
| 1.3.2 论文组织架构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关研究基础 | 第15-29页 |
| 2.1 图像类型和颜色模型 | 第15-18页 |
| 2.1.1 图像类型 | 第15-16页 |
| 2.1.2 颜色模型 | 第16-18页 |
| 2.2 彩色图像灰度化原理 | 第18-19页 |
| 2.3 经典彩色图像灰度化方法 | 第19-25页 |
| 2.3.1 基于函数灰度化方法 | 第20-23页 |
| 2.3.2 基于优化灰度化算法 | 第23-25页 |
| 2.4 图像灰度化质量评价指标 | 第25-27页 |
| 2.4.1 质量主观评价标准 | 第25-26页 |
| 2.4.2 质量客观评价标准 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于颜色空间选取和像素配对改进的灰度化算法 | 第29-43页 |
| 3.1 Lu灰度化算法及其改进分析 | 第29-31页 |
| 3.1.1 Lu灰度化算法 | 第29-30页 |
| 3.1.2 Lu算法改进分析 | 第30-31页 |
| 3.2 改进的彩色图像灰度化算法 | 第31-36页 |
| 3.2.1 颜色空间转换分析 | 第31-33页 |
| 3.2.2 像素配对方法效果比较分析 | 第33-36页 |
| 3.2.3 算法流程 | 第36页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第36-41页 |
| 3.3.1 主观评价 | 第37-40页 |
| 3.3.2 客观评价 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 最大化保留图像整体结构感知特征的灰度化算法 | 第43-55页 |
| 4.1 算法总体思想及框架 | 第43-46页 |
| 4.2 最大化保留图像整体感知的灰度化算法 | 第46-49页 |
| 4.2.1 Principal Component Analysis分析 | 第46页 |
| 4.2.2 灰度方差约束项构建 | 第46-48页 |
| 4.2.3 像素对色差约束项构建 | 第48-49页 |
| 4.2.4 最终目标能量函数 | 第49页 |
| 4.3 实验结果比较与分析 | 第49-54页 |
| 4.3.1 主观评价 | 第50-53页 |
| 4.3.2 客观评价 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 工作总结 | 第55页 |
| 5.2 展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 硕士研究生期间获得研究成果 | 第63页 |
