基于实例的颜色处理新技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-39页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·颜色处理技术研究现状 | 第12-35页 |
| ·颜色转移处理 | 第13-22页 |
| ·彩色图像灰度化 | 第22-28页 |
| ·灰度图像彩色化 | 第28-33页 |
| ·颜色和谐化处理 | 第33-35页 |
| ·存在的问题及发展趋势 | 第35-37页 |
| ·本文创新之处 | 第37-38页 |
| ·本文内容及章节安排 | 第38-39页 |
| 第2章 颜色视觉与颜色系统 | 第39-51页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·可见光及其性质 | 第39-40页 |
| ·颜色视觉 | 第40-44页 |
| ·视觉系统的基本结构及功能 | 第41-42页 |
| ·颜色视觉理论 | 第42-44页 |
| ·颜色系统与颜色空间 | 第44-50页 |
| ·CIE XYZ 颜色系统 | 第44-48页 |
| ·RGB 颜色空间 | 第48-49页 |
| ·HSV 颜色空间 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第3章 相关性颜色空间的基于实例的颜色转移 | 第51-65页 |
| ·引言 | 第51-52页 |
| ·相关工作 | 第52-54页 |
| ·主分量分析方法 | 第54-56页 |
| ·主分量分析方法基本原理 | 第55页 |
| ·主分量的性质 | 第55-56页 |
| ·全局颜色转移算法 | 第56-58页 |
| ·基于统计量的全局颜色转移 | 第56-57页 |
| ·拟合椭球体变形 | 第57-58页 |
| ·基于掩膜的局部颜色转移算法 | 第58-61页 |
| ·实验结果 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-65页 |
| 第4章 梯度保持的颜色转移 | 第65-75页 |
| ·概述 | 第65-66页 |
| ·相关工作 | 第66-68页 |
| ·梯度保持的颜色转移算法 | 第68-69页 |
| ·评价尺度 | 第69页 |
| ·实验结果 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-75页 |
| 第5章 全局时间域颜色渐变 | 第75-93页 |
| ·引言 | 第75-76页 |
| ·全局时间域颜色渐变系统框架 | 第76-78页 |
| ·RGB 与lαβ颜色空间之间的变换 | 第78-80页 |
| ·RGB 颜色空间到lαβ颜色空间的变换 | 第78-79页 |
| ·lαβ颜色空间到RGB 颜色空间的变换 | 第79-80页 |
| ·颜色坐标量化 | 第80页 |
| ·时间线调制的直方图插值 | 第80-82页 |
| ·调速曲线 | 第81页 |
| ·直方图插值 | 第81-82页 |
| ·基于直方图配准的颜色变换 | 第82-83页 |
| ·实验结果 | 第83-90页 |
| ·全局时间域颜色渐变 | 第84-87页 |
| ·基于直方图配准的颜色转移 | 第87-90页 |
| ·本章小结 | 第90-93页 |
| 第6章 基于RBF 网络的时间域颜色渐变 | 第93-103页 |
| ·引言 | 第93页 |
| ·RBF 神经网络 | 第93-97页 |
| ·径向基函数 | 第95页 |
| ·常用的RBF 神经网络训练算法 | 第95-97页 |
| ·基于RBF 网络的时间域颜色渐变 | 第97-102页 |
| ·系统框架 | 第97-98页 |
| ·训练数据集构建 | 第98-99页 |
| ·训练RBF 神经网络 | 第99-101页 |
| ·颜色渐变 | 第101-102页 |
| ·实验结果 | 第102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 第7章 基于颜色特征和监督流形学习的中医舌象识别 | 第103-113页 |
| ·概述 | 第103-104页 |
| ·相关工作 | 第104-105页 |
| ·计算机化中医舌诊 | 第104-105页 |
| ·流形学习 | 第105页 |
| ·舌像获取与预处理 | 第105-106页 |
| ·粗糙度增强的舌像分割算法 | 第105-106页 |
| ·基于流行学习的舌象识别 | 第106-109页 |
| ·特征提取 | 第107-108页 |
| ·有监督流形学习与识别 | 第108-109页 |
| ·实验结果 | 第109-111页 |
| ·本章小结 | 第111-113页 |
| 第8章 总结与展望 | 第113-115页 |
| ·本文研究内容总结 | 第113-114页 |
| ·未来研究工作展望 | 第114-115页 |
| 参考文献 | 第115-129页 |
| 致谢 | 第129-131页 |
| 攻读博士学位期间的主要研究成果 | 第131-134页 |
