基于颜色特征分析的色偏检测与校正算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 | 第8-11页 |
| 1.2.1 单光照下的色偏检测与校正 | 第9-10页 |
| 1.2.2 多光照下的色偏检测与校正 | 第10-11页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 2 色偏检测与校正算法分析 | 第13-23页 |
| 2.1 颜色感知模型 | 第13页 |
| 2.2 经典色偏检测与校正方法分析 | 第13-23页 |
| 2.2.1 White Patch算法 | 第13-15页 |
| 2.2.2 Grey World算法 | 第15-16页 |
| 2.2.3 直方图统计法 | 第16-17页 |
| 2.2.4 基于Retinex理论的方法 | 第17-18页 |
| 2.2.5 二维色度直方图法 | 第18-23页 |
| 3 基于图像色彩度和自然度特征的色偏检测算法 | 第23-38页 |
| 3.1 色彩度 | 第23-27页 |
| 3.2 自然度 | 第27-31页 |
| 3.3 新模型的建立 | 第31-32页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第32-37页 |
| 3.4.1 色偏图像检测结果与分析 | 第33-34页 |
| 3.4.2 主色调图像检测结果与分析 | 第34-36页 |
| 3.4.3 正常图像检测结果与分析 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于色彩度加权的Grey World算法 | 第38-48页 |
| 4.1 色彩度特征与颜色信息 | 第38-39页 |
| 4.2 改进算法的建立 | 第39-41页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第41-46页 |
| 4.3.1 评价指标 | 第41-42页 |
| 4.3.2 图像库 | 第42-44页 |
| 4.3.3 实验结果 | 第44-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 5 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 总结 | 第48页 |
| 5.2 展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
