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基于贝叶斯推理的颜色恒常性计算

致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-10页
1 引言第10-15页
   ·问题提出第10-11页
   ·研究意义第11页
   ·研究现状第11-13页
     ·颜色恒常性计算的研究方向第11-12页
     ·颜色恒常性计算算法分类第12-13页
   ·论文研究内容第13页
   ·论文组织结构第13-15页
2 颜色恒常性计算第15-32页
   ·颜色恒常性计算的理论基础第15-20页
     ·色度学理论第15-17页
     ·颜色传感器数学模型第17-19页
     ·von Kries色系数定律(对角模型)第19-20页
   ·颜色恒常性计算算法介绍第20-29页
     ·基于灰度世界(Grey-World)假设的算法第20-22页
     ·基于灰度边缘(Grey-Edge)假设的算法第22-25页
     ·其它颜色恒常性计算算法第25-29页
   ·颜色恒常性计算算法融合第29-31页
     ·标准融合第29-30页
     ·基于自然图像特征统计的融合技术第30-31页
   ·本章小结第31-32页
3 基于贝叶斯推理的颜色恒常性计算研究第32-51页
   ·概述第32-33页
   ·威布尔(Weibull)分布与图像纹理特征第33-39页
     ·威布尔(Weibull)分布函数第33-34页
     ·威布尔(Weibull)参数估计第34-36页
     ·威布尔(Weibull)模型表示图像特征第36-39页
   ·贝叶斯推理基础第39-40页
   ·基于贝叶斯推理的颜色恒常性计算研究第40-46页
     ·算法原理第40-42页
     ·算法候选集第42-43页
     ·算法过程第43-45页
     ·算法总结第45-46页
   ·两种光照估计计算方法第46-47页
     ·单一算法选择第46页
     ·多算法融合第46-47页
   ·算法流程第47-50页
   ·本章小结第50-51页
4 实验结果及分析第51-64页
   ·实验数据采集第51-53页
   ·算法性能评价方法第53-54页
   ·实验环境及算法设计第54-57页
     ·实验环境第54-55页
     ·算法设计第55-57页
   ·实验结果第57-63页
     ·算法性能比较与分析第57-59页
     ·图像校正效果第59-63页
   ·本章小结第63-64页
5 总结与展望第64-66页
   ·论文工作总结第64-65页
   ·进一步工作展望第65-66页
参考文献第66-69页
学位论文数据集第69页

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