图像增强若干理论方法与应用研究

摘要	第1-7页
Abstract	第7-15页
1 绪论	第15-28页
·引言	第15-17页
·图像增强方法概述	第17-22页
·频域和空域图像增强方法	第17-19页
·色调映射	第19-20页
·对比度增强	第20-21页
·机器色感一致	第21-22页
·彩色图像处理和颜色空间	第22-25页
·彩色图像处理	第22页
·颜色空间	第22-25页
·课题来源	第25页
·本文的主要研究工作和内容安排	第25-26页
·本文工作的创新点	第26-28页
2 消除光晕现象的快速Retinex图像增强	第28-45页
·引言	第28-29页
·Retinex理论	第29-34页
·基于路径的Retinex	第29-30页
·基于中心/环绕的Retinex	第30-31页
·Retinex的其他实现方法	第31-32页
·增强处理产生的光晕现象	第32-34页
·消除光晕现象的Retinex	第34-38页
·全局动态范围压缩	第34-35页
·Mean Shift方法讨论	第35-37页
·区域自适应增强	第37-38页
·实验结果与讨论	第38-44页
·本章小结	第44-45页
3 基于改进自动颜色均衡化的图像对比度增强	第45-59页
·引言	第45页
·对比度增强方法概述	第45-49页
·自动颜色均衡化	第45-47页
·局部对比度驱动的彩色图像增强	第47页
·基于核的Retinex及其反对称化	第47-48页
·基于感知特性的对比度增强	第48-49页
·对比度增强的噪声控制	第49页
·改进的自动颜色均衡化	第49-52页
·区域自适应滤波	第49-51页
·色调重整拉伸	第51页
·彩色图像的处理	第51-52页
·实验结果与讨论	第52-58页
·本章小结	第58-59页
4 变分框架下区域自适应彩色图像增强	第59-76页
·引言	第59-60页
·基于变分原理和偏微分方程的图像增强方法	第60-64页
·图像直方图均衡化的变分框架	第60-61页
·Retinex的变分表达形式	第61-62页
·基于扩散方程的图像锐化增强	第62-63页
·基于变分技术的彩色图像校正	第63-64页
·变分框架下结合感知特性的区域自适应彩色增强	第64-71页
·结合感知特性的彩色增强变分框架	第64-66页
·变分框架下的能量泛函及其最小化	第66-68页
·区域自适应参数的设计	第68-69页
·算法计算复杂度的降低	第69-71页
·实验结果与讨论	第71-74页
·本章小结	第74-76页
5 结合视觉感知特性的梯度域图像增强	第76-93页
·引言	第76页
·基于梯度域操作的图像处理方法概述	第76-79页
·梯度域图像增强方法	第78页
·现有方法存在的不足	第78-79页
·Weber定律与人类视觉感知特性	第79-82页
·Weber定律的已有应用	第81-82页
·结合视觉感知特性的梯度域图像增强方法	第82-87页
·梯度域增强	第83-84页
·从梯度场重建增强图像	第84-85页
·Poisson方程解法	第85-87页
·实验结果与讨论	第87-91页
·本章小结	第91-93页
6 基于梯度域融合的图像增强效果改善	第93-112页
·引言	第93页
·采用图像融合改善增强效果的可行性	第93-95页
·梯度域融合方法	第95-103页
·多通道图像的几何描述和单值表达	第96-99页
·从目标梯度场重建增强图像	第99-100页
·结合感知增强的融合	第100-101页
·梯度融合权重的设计	第101-103页
·实验结果及讨论	第103-111页
·评价标准	第103-105页
·实验结果对比	第105-109页
·本章融合方法的其他应用	第109-111页
·本章小结	第111-112页
7 结束语	第112-115页
·本文工作总结	第112-113页
·将来的工作	第113-115页
致谢	第115-116页
参考文献	第116-126页
附录	第126-127页
攻读博士学位期间发表和录用的论文情况	第126-127页
攻读博士学位期间参加的科学研究情况	第127页