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基于颜色线索的图像彩色化研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 选题背景第9页
    1.2 彩色化的发展和研究现状第9-12页
        1.2.1 基于颜色迁移思想的彩色化第10-11页
        1.2.2 基于颜色线索的彩色化第11-12页
    1.3 彩色化的应用及研究意义第12-13页
    1.4 本文研究的主要内容第13-14页
    1.5 本文的结构第14-15页
第二章 基于颜色线索扩展的彩色化技术综述第15-27页
    2.1 相关概念及处理算法第15-21页
        2.1.1 图像的表示第15页
        2.1.2 色彩的基本概念第15-16页
        2.1.3 色彩空间第16-20页
        2.1.4 像素的邻域第20-21页
        2.1.5 彩色化的病态性第21页
    2.2 几种典型的彩色化算法第21-26页
        2.2.1 Horiuchi的算法第21-23页
        2.2.2 Levin的图像彩色化算法第23-24页
        2.2.3 Sapiro的彩色化算法第24-26页
    2.3 本章小结第26-27页
第三章 基于颜色混合的彩色化算法第27-50页
    3.1 改进的灰度图像彩色化算法第27-44页
        3.1.1 测地距离和不平度第27-32页
            3.1.1.1 测地距离和不平度的定义第28-29页
            3.1.1.2 测地距离分析和简化第29-31页
            3.1.1.3 不平度的分析和简化第31-32页
        3.1.2 距离加权的颜色混合第32-36页
            3.1.2.1 基于距离加权的颜色混合思想第32-35页
            3.1.2.2 颜色混合的松弛第35-36页
        3.1.3 算法描述第36-39页
            3.1.3.1 求解亮度距离的贪婪算法思想第36页
            3.1.3.2 基于贪婪算法的多源点颜色扩展算法第36-39页
            3.1.3.3 算法性能分析第39页
        3.1.4 彩色化结果分析第39-44页
    3.2 彩色图像的重着色算法第44-49页
        3.2.1 基于彩色距离加权的彩色图像重着色思想第44-45页
        3.2.2 算法描述第45-47页
        3.2.3 算法实验结果第47-49页
    3.3 本章小结第49-50页
第四章 灰度图像涂色位置提示方法的研究第50-58页
    4.1 涂色位置提示方法的研究意义第50-51页
    4.2 基于区域分割的涂色位置提示方法第51-56页
        4.2.1 典型区域分割算法第51-53页
        4.2.2 基于测地距离的区域分割方法第53-56页
            4.2.2.1 种子点的选择第53-54页
            4.2.2.2 区域生长准则第54页
            4.2.2.3 本文区域分割算法第54-56页
    4.3 涂色位置提示方法结果分析第56-57页
    4.4 本章小结第57-58页
第五章 总结与展望第58-60页
    5.1 本文工作总结第58-59页
    5.2 工作展望第59-60页
参考文献第60-64页
致谢第64-65页
攻读学位期间主要的研究成果第65页

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