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基于视觉特性与图像模型的增强算法与性能分析

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
1 引言第7-12页
   ·研究背景第7页
   ·研究现状综述第7-10页
     ·增强图像纹理细节第7-8页
     ·校正彩色图像颜色第8-9页
     ·基于HVS的彩色图像增强第9-10页
   ·本文的主要工作第10-12页
2 Retinex理论及算法第12-24页
   ·引言第12-13页
     ·Retinex理论第12-13页
   ·基于Retinex理论的算法概述第13-23页
     ·基于路径的Retinex算法第13-18页
     ·中心/环绕Retinex算法第18-21页
     ·基于PDE的Retinex算法第21-23页
   ·本章小结第23-24页
3 基于改进的Retinex彩色增强算法第24-39页
   ·引言第24页
   ·基于多尺度Retinex算法第24-34页
     ·自适应全局色调映射第24-28页
     ·改进的多尺度Retinex第28-30页
     ·直方图重拉伸第30页
     ·Cortex变换第30-34页
   ·算法实验结果及分析第34-38页
     ·实验一:曝光过度第34-35页
     ·实验二:曝光不足第35-38页
   ·本章小结第38-39页
4 全局最优线性窗口局部色调映射算法第39-49页
   ·引言第39-40页
     ·色调映射算法研究现状第39-40页
   ·全局最优线性窗口局部色调映射算法第40-44页
     ·局部色调映射算法模型第40-42页
     ·目标函数的最优解第42-43页
     ·调整图第43-44页
   ·算法实验结果及分析第44-48页
     ·参数设置第44页
     ·实验结果及分析第44-48页
   ·本章小结第48-49页
5 联合对比度增强正则化和色散控制的图像增强变分模型及其算法第49-66页
   ·引言第49页
   ·彩色图像人类视觉系统的感知特性第49-50页
   ·基于能量泛函最优的图像变分增强框架第50-52页
     ·对比度增强的正则化项第51-52页
     ·色散控制项第52页
   ·联合对比度增强正则化和色散控制的图像增强变分模型及其算法第52-53页
   ·模型的光滑化处理第53-54页
   ·数值求解第54-55页
   ·数值迭代格式的FFT快速实现第55-56页
   ·算法实验结果及分析第56-65页
     ·实验参数第57页
     ·实验结果及分析第57-65页
   ·本章小结第65-66页
总结与展望第66-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-72页
攻读硕士期间所参与的科研项目第72页

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