| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 缩略语表 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 色彩理论 | 第16-31页 |
| 2.1 颜色的混合 | 第16-18页 |
| 2.1.1 加色混色法 | 第16-17页 |
| 2.1.2 减色混色法 | 第17-18页 |
| 2.2 色彩空间 | 第18-21页 |
| 2.2.1 RGB和CMYK色彩空间 | 第18页 |
| 2.2.2 HSV/HLS色彩空间 | 第18-19页 |
| 2.2.3 CIE XYZ色彩空间 | 第19-20页 |
| 2.2.4 CIE Lab色彩空间 | 第20-21页 |
| 2.3 显示器的呈色机制 | 第21-23页 |
| 2.4 ICC色彩管理规范 | 第23-28页 |
| 2.4.1 颜色参考空间 | 第23-24页 |
| 2.4.2 设备特征文件 | 第24-26页 |
| 2.4.3 色彩管理模块 | 第26-28页 |
| 2.5 设备色彩特征文件生成方法 | 第28-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 现有色彩特征文件生成方法的实验分析 | 第31-50页 |
| 3.1 实验环境 | 第31-32页 |
| 3.2 多项式回归法 | 第32-36页 |
| 3.2.1 原理介绍 | 第32-33页 |
| 3.2.2 实验过程 | 第33-34页 |
| 3.2.3 结果分析 | 第34-36页 |
| 3.3 阶调/矩阵方法 | 第36-42页 |
| 3.3.1 原理介绍 | 第36-38页 |
| 3.3.2 实验过程 | 第38-40页 |
| 3.3.3 结果分析 | 第40-42页 |
| 3.4 BP神经网络法 | 第42-49页 |
| 3.4.1 原理介绍 | 第42-44页 |
| 3.4.2 实验过程 | 第44-47页 |
| 3.4.3 结果分析 | 第47-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于改进BP神经网络的色彩特征化方法 | 第50-60页 |
| 4.1 BP神经网络算法的改进 | 第50-53页 |
| 4.1.1 自适应调节学习率 | 第50-51页 |
| 4.1.2 增加动量项 | 第51页 |
| 4.1.3 Steffensen迭代算法赋初始权值 | 第51-53页 |
| 4.1.4 网络结构的优化 | 第53页 |
| 4.2 基于改进BP网络的色彩特征化方法流程 | 第53-55页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第55-59页 |
| 4.3.1 收敛效果比较 | 第55-56页 |
| 4.3.2 精度效果比较 | 第56-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 基于图像色彩特征的自适应ICC色彩管理机制 | 第60-67页 |
| 5.1 现有的ICC色彩管理机制 | 第60-61页 |
| 5.2 基于图像色彩特征的自适应色域匹配 | 第61-65页 |
| 5.2.1 图像色彩特征提取 | 第62-63页 |
| 5.2.2 色域匹配优化 | 第63-65页 |
| 5.3 自适应ICC色彩管理机制与色彩特征文件生成 | 第65-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 总结 | 第67页 |
| 6.2 展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
