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基于块散列表的图像编辑技术的研究

摘要第5-6页
abstract第6页
第一章 绪论第14-20页
    1.1 研究背景和意义第14-15页
    1.2 研究目标和方法第15-17页
    1.3 本文的创新点第17-18页
    1.4 文章组织结构第18页
    1.5 本章小结第18-20页
第二章 相关技术简介第20-28页
    2.1 基于块的图像匹配技术第20-21页
    2.2 近似最近邻查找技术第21-24页
        2.2.1 局部敏感性哈希技术第22-23页
        2.2.2 一致性敏感哈希技术第23-24页
    2.3 基于样例方法的图像色彩迁移技术第24-26页
    2.4 本章小结第26-28页
第三章 基于等距特征映射的近似最近邻查找第28-40页
    3.1 现有方法及存在的问题第28-30页
    3.2 基于等距特征映射方法对图像块降维第30-31页
    3.3 使用图像块构建块散列表第31-35页
    3.4 采用Voronoi转换算法填充散列表空洞第35-36页
    3.5 计算扩展一致性映射第36-39页
    3.6 本章小结第39-40页
第四章 基于属性的图像迁移第40-56页
    4.1 现有方法及存在的问题第40-41页
    4.2 图像集获取和属性标注第41-42页
    4.3 图像密集网格近似最近邻域生成第42-47页
        4.3.1 稀疏网格查询第43-46页
        4.3.2 生成图像密集网格上的近似最近邻域第46-47页
    4.4 图像属性编辑第47-50页
        4.4.1 图像块查找第48页
        4.4.2 图像转换函数计算第48-49页
        4.4.3 应用变换第49-50页
    4.5 实验结果与分析第50-54页
        4.5.1 代码实现第50-51页
        4.5.2 实验结果第51-53页
        4.5.3 性能分析第53-54页
    4.6 本章小结第54-56页
第五章 图像人脸艺术风格化第56-68页
    5.1 现有方法及存在的问题第56-57页
    5.2 基于块散列表的人脸艺术风格化算法第57-58页
    5.3 人脸检测与区域分割第58-59页
    5.4 基于金字塔的人脸图像合成第59-60页
    5.5 梯度域图像融合第60-63页
    5.6 实验结果与分析第63-65页
        5.6.1 代码实现第63页
        5.6.2 实验结果第63-65页
        5.6.3 性能分析第65页
    5.7 本章小结第65-68页
第六章 总结与展望第68-70页
    6.1 工作总结第68-69页
    6.2 未来展望第69-70页
参考文献第70-76页
致谢第76-78页
攻读硕士学位期间发表论文和科研情况第78页

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