基于照射/反射模型的视觉感知增强算法研究及应用
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·图像增强技术国内外研究现状 | 第11-17页 |
| ·传统频域和空域增强方法 | 第11-13页 |
| ·基于色调映射的增强方法 | 第13-14页 |
| ·针对不良光照的增强方法 | 第14-15页 |
| ·基于颜色恒常性的增强方法 | 第15页 |
| ·基于Retinex理论模型的增强方法 | 第15-17页 |
| ·论文主要内容及创新点 | 第17-18页 |
| ·论文的主要内容 | 第17-18页 |
| ·论文的主要特色及创新点 | 第18页 |
| ·论文组织结构 | 第18-20页 |
| 2 Retinex模型及相关算法 | 第20-30页 |
| ·Retinex模型概述 | 第20页 |
| ·Retinex相关算法 | 第20-28页 |
| ·基于任意(随机)路径的Retinex方法 | 第20-22页 |
| ·基于中心/环绕的Retinex方法 | 第22-24页 |
| ·基于PDE(偏微分方程)的Retinex方法 | 第24-25页 |
| ·基于求解能量泛函的Retinex方法 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 3 基于图像均值的增强算法 | 第30-44页 |
| ·基于图像均值的增强算法 | 第30-37页 |
| ·照射分量估计 | 第31-32页 |
| ·自适应动态范围压縮 | 第32-34页 |
| ·自适应对比度增强 | 第34-35页 |
| ·色彩还原及校正 | 第35-37页 |
| ·实验结果及讨论分析 | 第37-42页 |
| ·评价方法 | 第37-39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 4 基于图像分块的增强算法 | 第44-58页 |
| ·基于图像分块的增强算法 | 第44-52页 |
| ·基于图像分块的光照估计 | 第45-48页 |
| ·基于图像均值和方差的自适应高斯核 | 第48-49页 |
| ·分段对数变换曲线动态范围压缩 | 第49-52页 |
| ·实验结果及讨论分析 | 第52-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 5 本文算法在扣件状态检测中的应用 | 第58-64页 |
| ·扣件检测的研究现状 | 第58-59页 |
| ·本文算法在扣件检测中的作用 | 第59-61页 |
| ·实验结果与讨论 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 6 工作总结与展望 | 第64-66页 |
| ·工作总结 | 第64页 |
| ·进一步的研究建议 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 附录 | 第72-74页 |
| 作者简历 | 第74-78页 |
| 学位论文数据集 | 第78页 |
