基于多区域分割及模糊逻辑的自动曝光方法
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 序论 | 第10-17页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·自动曝光领域的研究现状 | 第11-14页 |
| ·相机测光方式 | 第11-12页 |
| ·自动包围式曝光 | 第12-13页 |
| ·自动曝光精确性的评价 | 第13-14页 |
| ·本论文的研究课题 | 第14-15页 |
| ·课题的研究意义 | 第15-17页 |
| 第二章 自动曝光原理及算法总体设计 | 第17-28页 |
| ·曝光量测试 | 第17-19页 |
| ·曝光参数方程 | 第17-18页 |
| ·APEX 系统 | 第18-19页 |
| ·传统的自动曝光控制方法 | 第19-23页 |
| ·自动曝光控制AEC | 第20-22页 |
| ·自动增益控制 | 第22页 |
| ·直流亮度调节 | 第22页 |
| ·基于参照亮度的自动曝光控制方法 | 第22-23页 |
| ·不同光照条件下的自动曝光控制方法 | 第23页 |
| ·基于多区域分割及模糊逻辑的自动曝光方法 | 第23-27页 |
| ·测光 | 第24页 |
| ·基于人脸识别的图像分割 | 第24-25页 |
| ·曝光与灰度直方图统计 | 第25-26页 |
| ·模糊逻辑算法 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 人脸检测及图像多区域分割 | 第28-51页 |
| ·人脸检测方法及分类 | 第28-30页 |
| ·人脸特征的提取 | 第30-34页 |
| ·类Haar 特征 | 第30-31页 |
| ·创建类Haar 特征集 | 第31-32页 |
| ·Haar 特征的快速计算 | 第32-34页 |
| ·ADABOOST 算法及分类器设计 | 第34-41页 |
| ·弱分类器 | 第35-36页 |
| ·强分类器 | 第36-37页 |
| ·强分类器级联 | 第37-38页 |
| ·算法加速策略 | 第38-41页 |
| ·人脸检测过程 | 第41-48页 |
| ·光照校正 | 第41-42页 |
| ·窗口检测方法 | 第42-43页 |
| ·检测过程的详细描述 | 第43页 |
| ·后处理 | 第43-45页 |
| ·基于肤色模型的后期验证 | 第45-48页 |
| ·人脸模板提取 | 第48页 |
| ·人脸检测算法性能分析 | 第48页 |
| ·基于人脸检测的图像多区域分割 | 第48-50页 |
| ·人物照的多区域分割 | 第49页 |
| ·风景照的多区域分割 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 曝光与灰度直方图统计 | 第51-57页 |
| ·直方图的意义 | 第51-52页 |
| ·图像曝光与灰度直方图 | 第52-54页 |
| ·基于直方图统计的曝光评价 | 第54-56页 |
| ·本章小节 | 第56-57页 |
| 第五章 模糊逻辑的应用 | 第57-73页 |
| ·图像模糊信息处理中的数学基础 | 第57-60页 |
| ·模糊集合的概念 | 第57-58页 |
| ·集中常见的隶属函数类型 | 第58-59页 |
| ·模糊逻辑 | 第59-60页 |
| ·模糊逻辑系统的组成 | 第60-63页 |
| ·模糊产生器 | 第60-61页 |
| ·模糊规则库 | 第61-62页 |
| ·模糊推理机 | 第62页 |
| ·反模糊化器 | 第62-63页 |
| ·曝光分析中图像区域权重分配的模糊逻辑系统 | 第63-72页 |
| ·模糊规则库 | 第63-64页 |
| ·模糊产生器及反模糊化器 | 第64-69页 |
| ·模糊推理机 | 第69-71页 |
| ·图像权重计算 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 算法结果及实验 | 第73-77页 |
| ·曝光评价计算 | 第73页 |
| ·实验比对 | 第73-77页 |
| 第七章 结论与展望 | 第77-80页 |
| ·本文主要研究工作及成果 | 第77-78页 |
| ·论文工作的局限性及展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 攻读学位期间发表（或录用）学术论文情况 | 第83页 |
| 攻读学位期间专利发表情况 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
