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清代皇家古建筑彩画颜色修复的研究

中文摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第一章 绪论第8-12页
   ·选题背景及研究意义第8-9页
   ·国内外研究现状第9-10页
     ·与颜色修复相关的研究第9-10页
     ·与颐和园彩画色彩相关的研究第10页
   ·本文的主要研究工作及章节安排第10-12页
第二章 基于衰变曲线的彩画颜色修复相关技术第12-19页
   ·损伤图象修复技术第12-14页
     ·oliveira 技术第12-13页
     ·基于径向基函数的图象修复技术第13页
     ·基于约束和纹理合成的图象修补技术第13-14页
     ·其它图象修复技术第14页
   ·背景消除方法第14-16页
     ·灰度直方图法第14-15页
     ·基于纹理的背景消除算法第15-16页
   ·彩色图象分割算法第16-18页
     ·基于邻域的方法第16页
     ·直方图阈值法第16页
     ·边缘检测法第16-17页
     ·颜色聚类法第17页
     ·结合特定理论工具的彩色图象分割方法第17-18页
   ·本文中采用的方法第18-19页
第三章 彩画图象的预处理第19-28页
   ·平滑和滤波第20-21页
   ·基于L 邻域的图象修复第21-24页
   ·基于纹理的图象背景消除第24-28页
     ·方向测度第24-25页
     ·特征图象法第25-28页
第四章 颜色分割第28-38页
   ·颜色空间及其相互转换第28-32页
     ·RGB 模型第28页
     ·孟塞尔色彩模型第28-29页
     ·HSI 颜色空间第29-30页
     ·HSI 与RGB 颜色空间的转换第30-31页
     ·孟赛尔颜色空间HVC 与RGB 颜色空间转换第31-32页
   ·改进的K 均值颜色分割第32-38页
     ·初次聚类产生聚类中心第32-33页
     ·K 均值聚类算法在彩画分色中的应用第33-35页
     ·交互式合并簇第35-38页
第五章 基于衰变曲线的颜色修复第38-54页
   ·颜色衰变曲线的拟合第38-48页
     ·实验数据及分析第38-44页
     ·实验数据处理方法第44-45页
     ·多项式曲线拟合第45-48页
   ·图像颜色修复第48-54页
第六章 结果分析及工作总结第54-57页
   ·结论第54页
   ·总结与展望第54-57页
     ·工作总结第54-55页
     ·未来展望第55-57页
参考文献第57-61页
发表论文和参加科研情况说明第61-62页
致谢第62页

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