| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11页 |
| ·国内外发展现状 | 第11-14页 |
| ·现有图像增强算法概述 | 第14-15页 |
| ·本文主要工作及结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 图像增强算法和彩色空间 | 第17-34页 |
| ·空域图像增强算法 | 第17-24页 |
| ·直接灰度映射 | 第17-20页 |
| ·直方图增强 | 第20-22页 |
| ·空间滤波 | 第22-24页 |
| ·频域图像增强算法 | 第24-28页 |
| ·低通滤波器 | 第24-26页 |
| ·高通滤波器 | 第26-27页 |
| ·同态滤波器 | 第27-28页 |
| ·彩色空间 | 第28-33页 |
| ·RGB 彩色空间 | 第28-29页 |
| ·CMY 彩色空间 | 第29-30页 |
| ·HSI 彩色空间 | 第30-31页 |
| ·HSV 彩色空间 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 Retinex 理论的图像增强算法 | 第34-44页 |
| ·Retinex 理论基础 | 第34-36页 |
| ·单尺度 Retinex（SSR）算法 | 第36-37页 |
| ·中心环绕 Retinex 算法 | 第37-38页 |
| ·多尺度 Retinex（MSR）算法 | 第38-40页 |
| ·带色彩恢复的多尺度 Retinex 算法 | 第40页 |
| ·可变框架模型的 Retinex 算法的实现 | 第40-41页 |
| ·其他 Retinex 算法的实现方法 | 第41-42页 |
| ·MSR 尺度参数选取及实验分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于亮度划分的多尺度 Retinex 算法研究 | 第44-58页 |
| ·对数图像处理模型 | 第44-46页 |
| ·彩色空间的转换及亮度分量提取 | 第46-47页 |
| ·亮度区域划分 | 第47-48页 |
| ·局部 MSR 增强算法 | 第48-50页 |
| ·比例信息融合 | 第50页 |
| ·实验结果与数据分析 | 第50-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·本文工作总结 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和取得的科研成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |