基于Retinex理论的图像增强算法的应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 数字图像增强技术 | 第8-10页 |
| 1.2.2 Retinex理论 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 色域与图像增强 | 第14-24页 |
| 2.1 色域 | 第14-17页 |
| 2.1.1 RGB色彩空间 | 第14-15页 |
| 2.1.2 HSI色彩空间 | 第15-16页 |
| 2.1.3 YCbCr色彩空间 | 第16页 |
| 2.1.4 HSV色彩空间 | 第16-17页 |
| 2.2 空域图像增强算法 | 第17-19页 |
| 2.2.1 灰度变换算法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 直方图增强算法 | 第18页 |
| 2.2.3 空间滤波算法 | 第18-19页 |
| 2.3 频域图像增强算法 | 第19-21页 |
| 2.3.1 频域平滑滤波算法 | 第20页 |
| 2.3.2 频域锐化滤波算法 | 第20-21页 |
| 2.3.3 频域同态滤波算法 | 第21页 |
| 2.4 Retinex理论与图像增强 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 Retinex图像增强算法研究 | 第24-56页 |
| 3.1 基于路径比较的Retinex算法 | 第24-25页 |
| 3.2 基于迭代的Retinex算法 | 第25-38页 |
| 3.2.1 McCann算法实验分析 | 第25-29页 |
| 3.2.2 McCann99算法实验分析 | 第29-32页 |
| 3.2.3 对比实验及分析 | 第32-38页 |
| 3.3 基于中心环绕的Retinex算法 | 第38-52页 |
| 3.3.1 SSR算法实验分析 | 第39-45页 |
| 3.3.2 MSR算法实验分析 | 第45-48页 |
| 3.3.3 对比实验及分析 | 第48-52页 |
| 3.4 经典Retinex算法问题分析 | 第52-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 亮度自适应的Retinex算法 | 第56-66页 |
| 4.1 预处理及算法总体流程 | 第56-58页 |
| 4.1.1 色彩空间的转换 | 第56-57页 |
| 4.1.2 图像定性分析及算法总流程 | 第57-58页 |
| 4.2 低亮度处理算法 | 第58-62页 |
| 4.3 常规亮度处理算法 | 第62-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 仿真实验及分析 | 第66-72页 |
| 5.1 标准灰度卡图像增强实验 | 第66-67页 |
| 5.2 实际场景图像增强实验 | 第67-71页 |
| 5.2.1 常规亮度图像增强实验 | 第67-68页 |
| 5.2.2 低亮度图像增强实验 | 第68-70页 |
| 5.2.3 实验结果综合分析 | 第70-71页 |
| 5.3 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
