基于视网膜机制的图像增强算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 高动态图像的研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2 高动态图像制作方式 | 第11-12页 |
| 1.3 高动态图像成像的应用领域 | 第12-13页 |
| 1.4 高动态图像的编码以及相应格式 | 第13-14页 |
| 1.5 高动态图像的输出设备 | 第14-16页 |
| 1.5.1 传统设备 | 第15-16页 |
| 1.5.2 高动态图像显示设备 | 第16页 |
| 1.6 章节小结 | 第16-17页 |
| 第二章 视网膜解剖学结构和生理机制 | 第17-27页 |
| 2.1 视网膜解剖学结构 | 第17-18页 |
| 2.2 色素细胞层 | 第18页 |
| 2.3 感光细胞层和外核层（ONL） | 第18-20页 |
| 2.4 内核层（INL）与外丛层（OPL） | 第20-22页 |
| 2.5 内丛层（IPL）和神经节细胞层（GCL） | 第22-23页 |
| 2.6 水平细胞的负反馈调节机制 | 第23-27页 |
| 第三章 基于明暗适应的亮度增强 | 第27-41页 |
| 3.1 传统的亮度增强算法 | 第27-32页 |
| 3.1.1 图像反转或称负片反转 | 第27-28页 |
| 3.1.2 对数变换和伽马变换 | 第28-30页 |
| 3.1.3 灰度拉伸 | 第30-32页 |
| 3.2 基于明暗适应的亮度增强算法 | 第32-38页 |
| 3.2.1 算法的总体流程 | 第32-33页 |
| 3.2.2 自适应参数的确定以及感光细胞响应曲线 | 第33-35页 |
| 3.2.3 水平细胞调制感光细胞机制 | 第35-38页 |
| 3.3 算法结果分析 | 第38-41页 |
| 第四章 基于视网膜的边界加强 | 第41-56页 |
| 4.1 简介 | 第41-43页 |
| 4.2 经典感受野及其动态特性 | 第43-46页 |
| 4.3 基于亮度的边界增强 | 第46-49页 |
| 4.4 基于颜色的边界增强 | 第49-55页 |
| 4.5 章节小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
