| 目录 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-12页 |
| ·背景 | 第8-12页 |
| ·意义 | 第12页 |
| ·本文研究内容 | 第12-14页 |
| ·本文研究成果及结构安排 | 第14-15页 |
| ·本文研究成果 | 第14页 |
| ·本文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 RGB到LAB颜色空间转换原理及Matlab实现 | 第15-23页 |
| ·颜色空间的概念 | 第15-16页 |
| ·颜色空间的分类 | 第16-17页 |
| ·颜色空间的转换 | 第17-20页 |
| ·CIEL~*a~*b~*颜色空间 | 第20页 |
| ·RGB与CIEL~*a~*b~*颜色空间转换 | 第20-22页 |
| ·Matlab实现RGB与CIEL~*a~*b~*颜色空间转换 | 第22-23页 |
| 第三章 图像小波变换理论及应用 | 第23-46页 |
| ·背景 | 第23-31页 |
| ·图像金字塔 | 第24-26页 |
| ·子带编码 | 第26-31页 |
| ·多分辨率展开 | 第31-35页 |
| ·序列展开 | 第31-33页 |
| ·尺度函数 | 第33页 |
| ·小波函数 | 第33-35页 |
| ·一维小波变换 | 第35-38页 |
| ·小波序列展开 | 第35-36页 |
| ·离散小波变换 | 第36-37页 |
| ·连续小波变换 | 第37-38页 |
| ·二维小波变换 | 第38-39页 |
| ·小波变换在图像处理方面的应用 | 第39-44页 |
| ·基于小波分析的图像压缩 | 第40页 |
| ·图像的滤波和基于小波图像去噪 | 第40-44页 |
| ·小波分解的图像压缩用于人脸特征提取 | 第44-46页 |
| 第四章 BP神经网络在人脸识别中的应用 | 第46-49页 |
| ·背景介绍 | 第46页 |
| ·BP神经网络 | 第46-47页 |
| ·BP神经网络识别策略 | 第47-49页 |
| ·训练集和测试集 | 第48页 |
| ·后验概率转换器 | 第48-49页 |
| 第五章 实验及计算识别率 | 第49-58页 |
| ·人脸识别数据库 | 第49-50页 |
| ·L~*a~*b~*色彩空间到RGB色彩空间转换及亮度归一化处理 | 第50-51页 |
| ·Harris角点检测 | 第51-53页 |
| ·理论基础 | 第51-53页 |
| ·利用sym8小波实现图像压缩 | 第53页 |
| ·BP神经网络实验 | 第53-58页 |
| ·训练 | 第54-56页 |
| ·测试与模拟 | 第56-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·本文总结 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
