| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-34页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-16页 |
| 1.2 国内外相关技术的研究现状 | 第16-31页 |
| 1.2.1 图像去模糊 | 第16-22页 |
| 1.2.2 图像的颜色一致性 | 第22-28页 |
| 1.2.3 视频图像稳定 | 第28-30页 |
| 1.2.4 彩色图像映射为灰度图像 | 第30-31页 |
| 1.3 论文的结构及主要贡献 | 第31-34页 |
| 第二章 基于有界极值约束的全变差图像盲去模糊 | 第34-57页 |
| 2.1 引言 | 第34-35页 |
| 2.2 图像盲卷积去模糊 | 第35-36页 |
| 2.3 基于自适应的有界极值约束图像盲去模糊方法 | 第36-47页 |
| 2.3.1 图像全变差盲解卷积算法 | 第36-37页 |
| 2.3.2 有界极值的最小最大值分析 | 第37-39页 |
| 2.3.3 构建有界极值的最小最大区间 | 第39-41页 |
| 2.3.4 图像盲解卷积模型的数值优化 | 第41-45页 |
| 2.3.5 基于学习的图像振铃抑制 | 第45-47页 |
| 2.4 算法的实验验证 | 第47-51页 |
| 2.4.1 算法运行时间比较 | 第47-48页 |
| 2.4.2 合成模糊图像验证 | 第48-50页 |
| 2.4.3 真实运动模糊图像验证 | 第50-51页 |
| 2.5 本章小结 | 第51-57页 |
| 第三章 基于跨通道数据信息的自适应图像颜色一致性校正 | 第57-81页 |
| 3.1 引言 | 第57-60页 |
| 3.2 图像的颜色一致性 | 第60-62页 |
| 3.3 利用跨通道图像数据的自适应颜色一致性校正 | 第62-63页 |
| 3.4 算法的实验验证 | 第63-80页 |
| 3.4.1 数据集上的实验验证 | 第64-65页 |
| 3.4.2 自然场景图像颜色校正比较 | 第65-71页 |
| 3.4.3 参数选择 | 第71-80页 |
| 3.5 本章小结 | 第80-81页 |
| 第四章 基于多层结构的全帧视频图像稳定算法 | 第81-99页 |
| 4.1 引言 | 第81-82页 |
| 4.2 视频图像稳定 | 第82-85页 |
| 4.2.1 2D视频图像稳定 | 第83-84页 |
| 4.2.2 3D视频图像稳定 | 第84页 |
| 4.2.3 2.5D视频图像稳定 | 第84-85页 |
| 4.3 基于多层构架的视频图像稳定方法 | 第85-91页 |
| 4.3.1 估计相机的全局运动 | 第85-86页 |
| 4.3.2 三层结构的视频图像稳定模型 | 第86-88页 |
| 4.3.3 视频图像内容的修复 | 第88-91页 |
| 4.4 算法的实验验证 | 第91-94页 |
| 4.4.1 算法运行时间比较 | 第91-92页 |
| 4.4.2 真实视频实验验证 | 第92-94页 |
| 4.5 本章小结 | 第94-99页 |
| 第五章 基于视觉感知的彩色图像颜色灰度映射 | 第99-128页 |
| 5.1 引言 | 第99-101页 |
| 5.2 彩色图像灰度化 | 第101-102页 |
| 5.3 引导滤波器 | 第102-103页 |
| 5.4 基于视觉感知的彩色图像灰度化方法 | 第103-107页 |
| 5.4.1 彩色图像灰度化模型 | 第103页 |
| 5.4.2 色彩对比度的保持 | 第103-106页 |
| 5.4.3 彩色图像边缘的保持 | 第106-107页 |
| 5.5 算法的实验验证 | 第107-122页 |
| 5.5.1 算法的模型验证 | 第107-110页 |
| 5.5.2 色彩对比度保持率 | 第110-116页 |
| 5.5.3 色彩内容的保真度 | 第116-119页 |
| 5.5.4 E-score | 第119-122页 |
| 5.6 本章小结 | 第122-128页 |
| 第六章 本文工作总结与展望 | 第128-132页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第128-129页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第129-132页 |
| 参考文献 | 第132-157页 |
| 攻读博土学位期间发表、撰写的学术论文 | 第157-158页 |
| 致谢 | 第158页 |