基于人类视觉特性的图像增强算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-19页 |
| ·选题目的和意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究综述 | 第14-17页 |
| ·论文的主要内容 | 第17-19页 |
| 2 图像增强方法的基础 | 第19-27页 |
| ·灰度变换 | 第19-22页 |
| ·比例线性变换 | 第19-20页 |
| ·分段线性变换 | 第20-21页 |
| ·非线性变换 | 第21-22页 |
| ·直方图均衡化 | 第22页 |
| ·图像平滑 | 第22-23页 |
| ·均值滤波 | 第23页 |
| ·中值滤波 | 第23页 |
| ·图像锐化 | 第23-25页 |
| ·线性锐化滤波器 | 第24页 |
| ·非线性锐化滤波器 | 第24-25页 |
| ·常用算法及其分析比较 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 3 基于侧抑制和自适应滤波的灰度图像增强算法 | 第27-41页 |
| ·人类视觉特性 | 第27-31页 |
| ·视觉感知和图像质量的关系 | 第27-28页 |
| ·视网膜信息处理机制 | 第28-29页 |
| ·感受野概述 | 第29-30页 |
| ·亮度适应和鉴别 | 第30-31页 |
| ·侧抑制的原理和模型分析 | 第31-34页 |
| ·侧抑制的原理 | 第31-32页 |
| ·侧抑制网络的时频域分析 | 第32-34页 |
| ·基于侧抑制和自适应滤波的灰度图像增强算法 | 第34-38页 |
| ·侧抑制网络的模型系数关系以及对高频噪声的敏感性 | 第34-36页 |
| ·自适应滤波 | 第36-37页 |
| ·基于侧抑制和自适应滤波的灰度图像增强算法 | 第37-38页 |
| ·仿真结果分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 基于侧抑制和彩色空间变换的彩色图像增强算法 | 第41-53页 |
| ·彩色空间 | 第41-46页 |
| ·RGB彩色空间 | 第41-42页 |
| ·CMY彩色空间 | 第42-44页 |
| ·HSV彩色空间 | 第44-46页 |
| ·常用的彩色图像增强算法 | 第46-47页 |
| ·基于侧抑制和彩色空间变换的图像增强算法 | 第47-49页 |
| ·算法改进的出发点 | 第47-48页 |
| ·基于侧抑制和彩色空间变换的彩色图像增强算法 | 第48-49页 |
| ·仿真结果分析 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 结论与展望 | 第53-55页 |
| ·结论 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 附录:攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第61页 |
