| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 前言 | 第7-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·研究现状 | 第8-10页 |
| ·基于统计信息的色彩传递算法 | 第8-9页 |
| ·基于像素点匹配的色彩传递算法 | 第9-10页 |
| ·本文的结构安排 | 第10-13页 |
| 2 典型的色彩传递算法分析及改进 | 第13-27页 |
| ·颜色空间 | 第13-18页 |
| ·RGB颜色空间 | 第13-14页 |
| ·LUV颜色空间 | 第14-15页 |
| ·LMS颜色空间 | 第15-16页 |
| ·Iαβ颜色空间 | 第16页 |
| ·RGB与Iαβ颜色空间转换 | 第16-18页 |
| ·Reinhard算法 | 第18-20页 |
| ·算法的描述 | 第18-19页 |
| ·实验结果分析 | 第19-20页 |
| ·Welsh算法及其改进方法 | 第20-24页 |
| ·亮度重映射 | 第20页 |
| ·算法的描述 | 第20-22页 |
| ·Welsh算法实验结果分析及改进 | 第22-24页 |
| ·基于聚类的色彩传递算法 | 第24-26页 |
| ·基于FCM聚类的色彩传递算法 | 第24-25页 |
| ·基于GMM-EM聚类的色彩传递算法 | 第25-26页 |
| ·结论 | 第26-27页 |
| 3 均值平移算法在颜色聚类中的应用 | 第27-35页 |
| ·均值平移的理论基础 | 第27-31页 |
| ·非参数估计 | 第27-28页 |
| ·均值平移算法的描述 | 第28-31页 |
| ·均值平移聚类算法 | 第31-35页 |
| ·聚类分析 | 第31页 |
| ·基于均值平移的颜色聚类 | 第31-35页 |
| 4 基于Mean-Shift模糊聚类的色彩传递算法 | 第35-43页 |
| ·目前色彩传递算法所存在的问题 | 第35页 |
| ·算法描述 | 第35-37页 |
| ·色彩的匹配 | 第37-39页 |
| ·模糊聚类 | 第39-41页 |
| ·色彩传递 | 第41-43页 |
| 5 实验结果分析 | 第43-51页 |
| ·色彩传递的评价标准 | 第43-44页 |
| ·彩色图像间色彩传递各算法实验对比 | 第44-45页 |
| ·灰度图像上彩色各算法实验对比 | 第45-48页 |
| ·色彩传递的应用讨论 | 第48-49页 |
| ·结论 | 第49-51页 |
| 6 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·总结 | 第51页 |
| ·展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |