基于Retinex模型的图像增强算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·选题的背景与意义 | 第9-10页 |
| ·选题的研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作及结构安排 | 第11-12页 |
| 第2章 Retinex 基本理论与基本方法 | 第12-20页 |
| ·Retinex 基础知识 | 第12-14页 |
| ·视网膜成像理论 | 第12页 |
| ·颜色恒常性理论 | 第12-13页 |
| ·Retinex 模型介绍 | 第13-14页 |
| ·基于随机路径的 Retinex 方法 | 第14-15页 |
| ·McCan-Retinex 算法 | 第15-16页 |
| ·基于迭代的算法 | 第15-16页 |
| ·McCan99 算法 | 第16页 |
| ·基于中心环绕的 Retinex | 第16-18页 |
| ·单尺度 Retinex (SSR) | 第17页 |
| ·多尺度 Retinex (MSR) | 第17-18页 |
| ·带颜色恢复因子的 MSR | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 图像的噪声抑制 | 第20-34页 |
| ·变换域图像去噪 | 第20-21页 |
| ·频域去噪 | 第20页 |
| ·小波域去噪 | 第20-21页 |
| ·小波图像去噪 | 第21-26页 |
| ·离散小波变换 | 第21-22页 |
| ·传统小波域去噪方法 | 第22-26页 |
| ·非下采样轮廓波（NSCT）变换 | 第26-28页 |
| ·非下采样塔式滤波（NSLP） | 第27页 |
| ·非下采样方向滤波器组（NSDFB） | 第27-28页 |
| ·基于 NSCT 和尺度相关性的高斯噪声抑制方法 | 第28-31页 |
| ·单一尺度的统计模型去噪 | 第28-29页 |
| ·多尺度的统计模型去噪 | 第29-31页 |
| ·实验结果 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于 Retinex 模型的图像照度估计 | 第34-52页 |
| ·高斯卷积核的“光晕”现象分析 | 第34-35页 |
| ·传统“光晕”消除方法 | 第35-36页 |
| ·基于 PCA 的增强方法 | 第36-41页 |
| ·PCA 原理简介 | 第36-40页 |
| ·基于 PCA 的 Retinex | 第40-41页 |
| ·基于小波域的照射分量估计 | 第41-44页 |
| ·基于能量阈值的低频系数估计方法 | 第41-42页 |
| ·多子带独立系数模型的高频系数估计方法 | 第42-44页 |
| ·基于双边滤波的图像照度估计方法 | 第44-51页 |
| ·高斯滤波 | 第44-45页 |
| ·双边滤波 | 第45页 |
| ·图像的双边滤波照度估计方法 | 第45-47页 |
| ·基于双边滤波的 Retinex 增强 | 第47页 |
| ·实验结果 | 第47-49页 |
| ·增强图像的评价指标 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 结论与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
