| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 彩色图像灰度化的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 灰度化研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第12页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 灰度化研究的基本理论 | 第14-22页 |
| 2.1 数字图像类型介绍 | 第14-15页 |
| 2.2 彩色空间介绍 | 第15-17页 |
| 2.3 其它相关数字图像处理知识介绍 | 第17-19页 |
| 2.3.1 图像匹配 | 第17页 |
| 2.3.2 图像梯度 | 第17-18页 |
| 2.3.3 图像熵 | 第18-19页 |
| 2.3.4 图像方差 | 第19页 |
| 2.3.5 图像直方图 | 第19页 |
| 2.4 灰度转换质量评价方法介绍 | 第19-21页 |
| 2.4.1 主观评价 | 第20页 |
| 2.4.2 客观评价 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 彩色图像灰度化方法介绍 | 第22-34页 |
| 3.1 基本的灰度化方法 | 第22-23页 |
| 3.2 基于Lab彩色空间的灰度化方法 | 第23-26页 |
| 3.2.1 全局色彩对比度保持的灰度化方法 | 第23-24页 |
| 3.2.2 色度梯度修正亮度梯度的灰度化方法 | 第24-25页 |
| 3.2.3 感知亮度保留的灰度化方法 | 第25-26页 |
| 3.3 基于RGB彩色空间的灰度化方法 | 第26-32页 |
| 3.3.1 固定权重线性投影方法分析 | 第27-28页 |
| 3.3.2 动态权重线性投影方法分析 | 第28-31页 |
| 3.3.3 扩展二阶RGB彩色空间的动态权重非线性投影方法分析 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 基于归一化积相关匹配的线性投影灰度化方法 | 第34-46页 |
| 4.1 最优线性投影方向的寻找思路 | 第34-36页 |
| 4.1.1 灰度化中图像匹配的重要性 | 第34-35页 |
| 4.1.2 归一化积相关匹配算法介绍 | 第35-36页 |
| 4.2 利用NCC求解最优投影方向的框架 | 第36-37页 |
| 4.2.1 离散搜索求解策略 | 第36-37页 |
| 4.2.2 应用示例 | 第37页 |
| 4.3 实现灰度化的具体方法 | 第37-39页 |
| 4.3.1 原始数据的匹配方法 | 第37-38页 |
| 4.3.2 梯度数据的匹配方法 | 第38-39页 |
| 4.4 实验及对比分析 | 第39-45页 |
| 4.4.1 客观评价对比分析 | 第40-42页 |
| 4.4.2 视觉效果对比分析 | 第42-44页 |
| 4.4.3 实验总结 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 灰度化框架的优化 | 第46-65页 |
| 5.1 动态确定梯度幅度修正参数的方式 | 第46-49页 |
| 5.1.1 梯度幅度修正参数的分析 | 第46-47页 |
| 5.1.2 修正参数的改进实验及分析 | 第47-49页 |
| 5.2 相似度绝对值累加的方式 | 第49-52页 |
| 5.2.1 NCC系数负值现象的分析 | 第49-51页 |
| 5.2.2 NCC系数绝对值累加的实验及分析 | 第51-52页 |
| 5.3 扩展离散搜索空间的方式 | 第52-55页 |
| 5.3.1 离散搜索空间的扩展方式 | 第52-53页 |
| 5.3.2 扩展离散搜索空间的实验及分析 | 第53-55页 |
| 5.4 动态确定相似度累加权重的方式 | 第55-64页 |
| 5.4.1 NCC系数等权重累加问题的分析 | 第55-56页 |
| 5.4.2 依据方差动态分配累加权重 | 第56-57页 |
| 5.4.3 参数α取值的实验及分析 | 第57-58页 |
| 5.4.4 NCC系数动态累加权重的实验及分析 | 第58-62页 |
| 5.4.5 客观评分较低优化结果的视觉效果整体有提升 | 第62-63页 |
| 5.4.6 实验总结 | 第63-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 本文灰度化研究工作总结 | 第65-66页 |
| 6.2 彩色图像灰度化工作展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 在学期间的研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |