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基于保真性准则的图像智能增强和图像质量评价的理论和方法

符号说明第6-9页
中文摘要第9-12页
英文摘要第12-14页
前言第15-17页
第一部分 图像获取和处理中的失真第17-30页
    第一章 图像获取中的失真第17-25页
        1.1 经典光学成像中的失真第17-19页
            1.1.1 几何失真第17-18页
            1.1.2 色彩失真第18-19页
            1.1.3 物理失真第19页
        1.2 现代数字成像技术中的失真第19-25页
            1.2.1 现代成像技术的一些基本术语第19-21页
            1.2.2 现代数字成像技术中的失真第21-25页
    第二章 图像压缩和传输中的失真第25-28页
        2.1 MSE是一种失真测量第26页
        2.2 PSNR也是一种失真测量第26-27页
        2.3 SSIM是三种失真测量的合成第27-28页
    第一部分 小结第28-29页
    参考文献第29-30页
第二部分 图像增强中保真性研究第30-72页
    第三章 图像增强研究的现状和问题第30-36页
    第四章 图像处理基本工具第36-45页
        4.1 图像灰度/色度谱的分级平坦化理论和方法第36-39页
            4.1.1 理论基础第36-37页
            4.1.2 灰度/色度谱分级平坦化方法第37-39页
        4.2 图像的标准化变换第39-41页
            4.2.1 弱标准化变换第39页
            4.2.2 强标准化变换第39-41页
        4.3 Zadeh-X变换第41-45页
            4.3.1 Zadeh变换第41页
            4.3.2 Zadeh-X变换第41-42页
            4.3.3 智能Zadeh-X变换(一)第42-43页
            4.3.4 智能Zadeh-X变换(二)第43-45页
    第五章 图像视觉质量参数分析以及测量理论和方法第45-54页
        5.1 平均亮度分析与测量第45-47页
        5.2 平均对比度分析与测量第47-49页
        5.3 信息熵分析与测量第49-50页
        5.4 灰度/色度成份分析与测量第50页
        5.5 灰度/色度谱带宽分析与测量第50-51页
        5.6 信息熵与对比度之积随亮度变化具有凸特征第51页
        5.7 五参数之加权积随亮度变化具有凸特征且对应最佳质量图像第51-54页
    第六章 图像增强中的保真性四准则第54-57页
        6.1 保真性准则1:增强图像信息熵不增加准则第55页
        6.2 保真性准则2:增强图像灰度/色度组成成份不增加准则第55-56页
        6.3 保真性准则3:颜色改变一致性准则第56页
        6.4 保真性准则4:空间分布相关性检测准则第56-57页
    第七章 图像增强中的保真和失真检测的理论和方法第57-67页
        7.1 增强图像的信息保真率和失真率检测第57-59页
        7.2 增强图像组成成份保真率和失真率检测第59-62页
            7.2.1 不同图像有不同特征的灰度/色度谱第59页
            7.2.2 灰度/色度组成成份测量第59页
            7.2.3 增强图像的灰度/色度组成成份保真率和失真率测量第59-62页
        7.3 增强图像的颜色保真率和失真率检测第62-65页
            7.3.1 平均亮度测量第62页
            7.3.2 增强图像的颜色保真率 FR_COL 和失真率 DR_COL 检测第62-65页
        7.4 增强图像的亮度空间分布保真率和失真率检测第65页
        7.5 增强图像总的保真性与失真检测第65-66页
            7.5.1 线性方法增强图像的总保真率计算和总失真率的计算第65-66页
            7.5.2 非线性方法增强图像的总保真率和失真率的计算第66页
        7.6 考虑失真的图像质量定量评价(六参数法)第66-67页
    第二部分 小结第67-69页
    参考文献第69-72页
第三部分 图像增强的CLAHE和MSRCR方法的保真性研究第72-84页
    第八章 CLAHE方法的保真性研究第72-78页
        8.1 CLAHE概念图增加了灰度/色度成份是无中生有第72-74页
        8.2 CLAHE方法结果的保真性分析第74-78页
    第九章 带色彩恢复的Retinex方法的保真性研究第78-81页
        9.1 仅取对数变换的结果是压缩灰度/色度谱带宽且使图像质量变差第79-80页
        9.2 没有图像的标准化变换就没有Retinex方法的图像增强第80页
        9.3 Retinex方法的图像增强的工程实质是高通滤波第80页
        9.4 MSRCR图像增强的保真性测量第80-81页
    第三部分 小结第81-82页
    参考文献第82-84页
第四部分 两种新的图像增强方法的保真性研究第84-105页
    第十章 智能Zadeh-X变换方法的保真性研究第84-88页
        10.1 视觉看到的失真第84-85页
        10.2 通过测量数据分析失真第85-88页
    第十一章 智能双向保带宽对数变换图像增强方法的保真性研究第88-102页
        11.1 保带宽对数变换第88-90页
        11.2 智能双向保带宽对数变换第90-92页
        11.3 智能双向保带宽对数变换的保真性研究第92-102页
    第四部分 小结第102-104页
    参考文献第104-105页
第五部分 智能亮度变换图像增强的理论和方法及保真性研究第105-133页
    第十二章 图像获取时图像质量随亮度的变化第106-109页
    第十三章 指定亮度变换第109-115页
        13.1 基于算术平均的点亮度算法第111-112页
        13.2 基于几何平均的点亮度算法第112-114页
        13.3 亮度变换后图像的一些视觉参数随亮度的变化第114-115页
    第十四章 智能最佳化亮度变换图像增强的理论和方法第115-121页
        14.1 低亮度图像的自适应最佳化亮度变换第115-117页
        14.2 高亮度图像的自适应最佳化亮度变换第117-118页
        14.3 全局自适应最佳化亮度变换第118-120页
        14.4 AOLT复用第120-121页
    第十五章 智能最佳化亮度变换图像增强的保真性研究第121-130页
        15.1 图像增强到什么程度第121-122页
        15.2 图像增强应遵循的准则(图像增强4准则)第122页
        15.3 单幅图像质量评价第122-123页
        15.4 增强图像质量评价第123页
        15.5 图像的亮度变化一定伴随图像的视觉质量的变化第123-124页
        15.6 人类视觉局限第124页
        15.7 人类视觉图像质量评价与(机器视觉)数字图像质量评价第124页
        15.8 AOLT与其他一些方法研究结果的保真性比较研究第124-127页
        15.9 两种不同用途的亮度变换第127-128页
        15.10 AOLT方法满足图像增强4准则第128页
        15.11 相同亮度的拍摄图像与增强图像的质量不同第128-129页
        15.12 拍摄图像与增强图像的视觉参数与亮度的函数关系不同第129-130页
    第五部分 小结第130-131页
    参考文献第131-133页
全文总结第133-136页
参考文献第136-137页
文献综述第137-152页
    参考文献第147-152页
致谢第152-153页
博士期间发表的论文第153-154页

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