基于引导滤波的图像增强算法研究与应用
| 中文摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 图像增强及引导滤波技术研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 图像增强方法概述 | 第15-29页 |
| 2.1 空间域图像增强 | 第15-19页 |
| 2.1.1 分段线性变换 | 第15-16页 |
| 2.1.2 对数变换和幂律变换 | 第16-17页 |
| 2.1.3 直方图映射 | 第17-19页 |
| 2.2 频率域图像增强 | 第19-21页 |
| 2.3 基于RETINEX的图像增强 | 第21-24页 |
| 2.4 双边滤波图像增强 | 第24-26页 |
| 2.5 引导滤波图像增强 | 第26-28页 |
| 2.5.1 引导滤波基本原理 | 第26-27页 |
| 2.5.2 引导滤波的保边平滑特性 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小节 | 第28-29页 |
| 第三章 分数阶微分图像增强 | 第29-36页 |
| 3.1 分数阶微分的定义 | 第29-31页 |
| 3.2 图像特征因子的选取 | 第31-33页 |
| 3.3 分数阶微分阶数函数的构造 | 第33-34页 |
| 3.4 分数阶微分图像增强仿真实验 | 第34-35页 |
| 3.5 本章小节 | 第35-36页 |
| 第四章 复合引导滤波图像增强 | 第36-48页 |
| 4.1 基于引导滤波的RETX图像增强算法 | 第36-40页 |
| 4.1.1 Retinex算法的光晕问题 | 第36页 |
| 4.1.2 基于引导滤波的照度分量估计 | 第36-38页 |
| 4.1.3 本文算法仿真实验 | 第38-40页 |
| 4.2 基于分数阶微分的引导滤波图像增强算法 | 第40-47页 |
| 4.2.1 分数阶微分与引导滤波器的结合 | 第40-43页 |
| 4.2.2 基于分数阶微分的引导滤波算法复杂度 | 第43-44页 |
| 4.2.3 本文算法仿真实验 | 第44-47页 |
| 4.3 本章小节 | 第47-48页 |
| 第五章 基于引导滤波的人脸图像预处理及应用 | 第48-59页 |
| 5.1 人脸图像预处理方法 | 第48-51页 |
| 5.1.1 人脸图像对比度拓展 | 第48-49页 |
| 5.1.2 基于光照模型的人脸图像预处理 | 第49-50页 |
| 5.1.3 基于复合引导滤波的人脸图像预处理 | 第50-51页 |
| 5.2 基于引导滤波预处理的人脸匹配实验 | 第51-58页 |
| 5.2.1 主成分分析法基本原理 | 第51页 |
| 5.2.2 提取主成分脸步骤及实验 | 第51-54页 |
| 5.2.3 主成分脸数据匹配及算法准确率对比 | 第54-58页 |
| 5.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 在校期间发表的论文、科研成果等 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
