色彩转移算法的研究与实现
| 目录 | 第1-6页 |
| TABLE OF CONTENTS | 第6-8页 |
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 英文缩略词 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-16页 |
| ·色彩转移的研究意义 | 第13-14页 |
| ·色彩转移的国内外研究现状 | 第14页 |
| ·本文的研究工作与创新 | 第14-16页 |
| 第二章 色彩转移方法研究 | 第16-22页 |
| ·原始算法的研究 | 第16-20页 |
| ·RGB 色彩空间到lαβ色彩空间的转化 | 第16-18页 |
| ·原始的色彩转移过程 | 第18-19页 |
| ·相关应用的实验结果 | 第19-20页 |
| ·色彩转移的两大类改进算法 | 第20-22页 |
| 第三章 基于转移方法的色彩转移研究 | 第22-39页 |
| ·彩色图像处理的基本理论 | 第22-27页 |
| ·彩色基础 | 第22-23页 |
| ·彩色空间模型概述 | 第23页 |
| ·RGB 彩色空间 | 第23-24页 |
| ·HSI 彩色空间 | 第24-26页 |
| ·L*u*v* 和 L*a*b*彩色空间 | 第26-27页 |
| ·YCbCr 彩色空间 | 第27页 |
| ·在 RGB 通道上进行直方图匹配的不可行性分析 | 第27-29页 |
| ·R、G、B 三通道的色彩相关性的论述 | 第28-29页 |
| ·根据实验结果和文献的讨论 | 第29页 |
| ·基于转移方法的改进 | 第29-39页 |
| ·基于转换空间的改进算法 | 第30页 |
| ·基于统计相等的改进算法 | 第30页 |
| ·基于局部特征的改进算法 | 第30-31页 |
| ·基于 RGB 空间下改进 PCA 的算法 | 第31-36页 |
| ·基于 ICA 的改进算法 | 第36-39页 |
| 第四章 基于彩色分割的色彩转移研究 | 第39-50页 |
| ·彩色图像分割的基本理论 | 第39-40页 |
| ·手动分割的各种方法和结果 | 第40-44页 |
| ·人工选择对应区域法 | 第41-42页 |
| ·HSV 空间设置阈值法 | 第42-43页 |
| ·L*a*b* 空间设置阈值法 | 第43页 |
| ·运用 color ratio 设置阈值法 | 第43-44页 |
| ·自动分割的各种方法和结果 | 第44-50页 |
| ·单峰子集分类法 | 第45页 |
| ·基于 GMM-EM 的概率密度分割法 | 第45-46页 |
| ·基于模糊 C 均值聚类(FCM)的分割法 | 第46-50页 |
| 第五章 实时人脸视频的色彩转移 | 第50-56页 |
| ·人脸检测的背景和对其进行色彩转移的意义 | 第50-51页 |
| ·人脸及头发区域定位 | 第51-54页 |
| ·实时人脸视频色彩转移的特殊性分析 | 第51-52页 |
| ·人脸区域的分割算法 | 第52-53页 |
| ·头发区域的分割算法 | 第53-54页 |
| ·实时人脸视频的分块色彩转移 | 第54-56页 |
| ·改进的色彩转移算法 | 第54页 |
| ·实时人脸视频处理 | 第54-56页 |
| 第六章 结论与展望 | 第56-58页 |
| ·本文的主要工作及结论 | 第56页 |
| ·本文的不足之处 | 第56-57页 |
| ·对后续工作的展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第66-67页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第67页 |
