基于相似图像的颜色复原
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-10页 |
| ·研究现状 | 第10-12页 |
| ·交互式颜色复原技术研究现状 | 第10-11页 |
| ·基于相似颜色复原技术研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文主要内容 | 第12页 |
| ·论文结构 | 第12-14页 |
| 2 图像颜色复原基础及算法分析 | 第14-31页 |
| ·图像颜色复原概述 | 第14-15页 |
| ·颜色空间变换 | 第15-20页 |
| ·RGB颜色空间 | 第16页 |
| ·YUV颜色空间 | 第16-18页 |
| ·Lab颜色空间 | 第18-20页 |
| ·交互式颜色复原技术 | 第20-23页 |
| ·全局优化的图像彩色化算法 | 第20-22页 |
| ·颜色混合的图像颜色复原算法 | 第22-23页 |
| ·基于相似的图像颜色复原算法 | 第23-29页 |
| ·空间连续性的灰度图像颜色复原算法 | 第24-26页 |
| ·基于总变分的灰度图像颜色复原算法 | 第26-29页 |
| ·算法分析与总结 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 3 带学习框架的基于相似的图像颜色复原算法 | 第31-45页 |
| ·算法概述 | 第31-32页 |
| ·样本图像分类 | 第32-34页 |
| ·学习框架 | 第34-38页 |
| ·提取图像超像素 | 第34-35页 |
| ·超像素特征提取 | 第35-36页 |
| ·超像素特征匹配 | 第36-37页 |
| ·训练模式 | 第37-38页 |
| ·超像素邻域空间颜色校正 | 第38-40页 |
| ·颜色扩散 | 第40-41页 |
| ·实验与分析 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 4 基于图像检索的颜色复原算法研究与分析 | 第45-59页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·基于词袋模型的图像检索概述 | 第45-46页 |
| ·词袋模型的通用机制 | 第46-50页 |
| ·局部特征的提取 | 第47-48页 |
| ·词汇表的生成 | 第48页 |
| ·图像量化的方法 | 第48-49页 |
| ·索引和搜索图像 | 第49-50页 |
| ·基于GLCM属性分类的词汇树检索系统 | 第50-56页 |
| ·SIFT描述符提取 | 第50-51页 |
| ·层次聚类算法生成词汇树 | 第51-53页 |
| ·图像量化表示 | 第53-54页 |
| ·查询机制 | 第54-56页 |
| ·实验结果 | 第56页 |
| ·基于图像检索的颜色复原系统 | 第56-58页 |
| ·系统框架简介 | 第56-57页 |
| ·实验结果 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·工作总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士期间主要研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
