| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-12页 |
| 目录 | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-30页 |
| ·基于图像分析的自然彩色夜视成像技术的研究意义 | 第16-21页 |
| ·彩色夜视成像技术的研究现状 | 第21-25页 |
| ·伪彩色编码法 | 第21-22页 |
| ·多波段图像的彩色空间映射法 | 第22-23页 |
| ·面向自然色彩的图像处理法 | 第23-25页 |
| ·论文的主要研究工作和创新点 | 第25-27页 |
| ·论文的结构安排 | 第27-30页 |
| 第二章 具有景物深度及空间立体视觉感的自然彩色夜视实现方法研究 | 第30-54页 |
| ·引言 | 第30-32页 |
| ·深度线索 | 第32-33页 |
| ·相对深度估计及饱和度调节 | 第33-36页 |
| ·构建模式数据库 | 第36-42页 |
| ·特征向量 | 第36-38页 |
| ·参考深度 | 第38页 |
| ·特征色彩 | 第38-39页 |
| ·构建模式数据库 | 第39-42页 |
| ·自动实现具有空间感的自然彩色夜视成像 | 第42-46页 |
| ·图像分割 | 第42页 |
| ·自动识别 | 第42-46页 |
| ·实验结果 | 第46-51页 |
| ·本章小结 | 第51-54页 |
| 第三章.单波段红外热像的自然彩色夜视实现方法研究 | 第54-68页 |
| ·引言 | 第54-55页 |
| ·特征向量 | 第55-57页 |
| ·线性色彩估计模型 | 第57-59页 |
| ·色彩估计模型 | 第57-58页 |
| ·模型训练 | 第58-59页 |
| ·非线性色彩估计模型 | 第59-62页 |
| ·色彩估计模型 | 第59-61页 |
| ·模型训练 | 第61-62页 |
| ·实验结果 | 第62-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第四章 红外/微光双波段图像的实时自然彩色夜视实现方法研究 | 第68-82页 |
| ·引言 | 第68-70页 |
| ·色彩传递 | 第70-71页 |
| ·红外/微光图像的特征级融合 | 第71-73页 |
| ·生成自然—高亮色彩查找表 | 第73-78页 |
| ·实验结果 | 第78-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第五章 基于全局推断保留映射的半监督降维方法研究 | 第82-112页 |
| ·引言 | 第82-84页 |
| ·相关算法 | 第84-86页 |
| ·半监督降维问题的数学描述 | 第84-85页 |
| ·半监督降维分析(SDA) | 第85-86页 |
| ·全局推断保留映射 | 第86-91页 |
| ·未标记样本的类别信息 | 第87-88页 |
| ·全局推断保留映射 | 第88-91页 |
| ·实验结果 | 第91-106页 |
| ·数据2-D可视化 | 第91-93页 |
| ·COIL-100物体图像数据库 | 第93-96页 |
| ·UMIST、PIE、AT&T人脸数据库 | 第96-102页 |
| ·Isolet语音字母数据库 | 第102-104页 |
| ·参数α | 第104-106页 |
| ·在彩色夜视成像中的应用 | 第106-110页 |
| ·本章小结 | 第110-112页 |
| 第六章 基于Double Lomax先验的稀疏线性模型的变分贝叶斯求解方法研究 | 第112-140页 |
| ·引言 | 第112-114页 |
| ·Double Lomax先验及其主要性质 | 第114-119页 |
| ·基于Double Lomax先验的稀疏线性模型 | 第119-120页 |
| ·变分贝叶斯求解 | 第120-128页 |
| ·系数x的求解 | 第121页 |
| ·x的隐含变量α的求解 | 第121-123页 |
| ·x的隐含变量υ的求解 | 第123-124页 |
| ·噪声的精度β的求解 | 第124页 |
| ·噪声的隐含变量δ的求解 | 第124-125页 |
| ·噪声的自由度d的求解 | 第125-128页 |
| ·仿真实验 | 第128-136页 |
| ·自回归模型系统识别 | 第128-132页 |
| ·压缩感知 | 第132-134页 |
| ·收敛速度 | 第134-136页 |
| ·在彩色夜视成像中的应用 | 第136-139页 |
| ·本章小结 | 第139-140页 |
| 第七章.总结与展望 | 第140-144页 |
| ·全文总结 | 第140-142页 |
| ·研究工作展望 | 第142-144页 |
| 参考文献 | 第144-162页 |
| 攻读学位期间发表和录用的论文及参与的科研项目 | 第162-166页 |
| 致谢 | 第166页 |
