图像逆半调及其质量评价技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| ·本文研究背景 | 第13-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-17页 |
| ·本文的研究内容与结构 | 第17-18页 |
| ·本文的主要研究成果 | 第18-21页 |
| 第二章 数字半调技术概述 | 第21-39页 |
| ·数字半调技术 | 第21-26页 |
| ·数字半调原理 | 第21-22页 |
| ·有序抖动半调模型 | 第22-24页 |
| ·误差分散半调模型 | 第24-26页 |
| ·彩色半调技术 | 第26-31页 |
| ·分通道彩色半调模型 | 第26-27页 |
| ·MBVC 彩色误差分散模型 | 第27-28页 |
| ·矢量误差分散模型 | 第28-31页 |
| ·半调图像特性分析 | 第31-37页 |
| ·半调图像空域特性分析 | 第31-34页 |
| ·半调图像频域特性分析 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 逆半调及其质量评价技术概述 | 第39-55页 |
| ·逆半调模型及其分类 | 第39-40页 |
| ·现有逆半调方法 | 第40-50页 |
| ·低通滤波法 | 第41-42页 |
| ·基于小波变换的逆半调算法 | 第42-44页 |
| ·基于MRF-MAP 估计的逆半调算法 | 第44-46页 |
| ·基于POCS 的逆半调算法 | 第46-48页 |
| ·快速逆半调算法 | 第48-49页 |
| ·LUT 逆半调算法 | 第49-50页 |
| ·现有逆半调质量评价方法 | 第50-53页 |
| ·频谱失真度 | 第51页 |
| ·边缘退化度 | 第51-52页 |
| ·附加噪声度 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第四章 半调图像类型识别方法研究 | 第55-69页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·半调图像分类方法回顾 | 第55-57页 |
| ·图像共生矩阵及其特征量 | 第57-61页 |
| ·灰度共生矩阵及其特征 | 第58-60页 |
| ·游程共生矩阵及其特征 | 第60-61页 |
| ·自相关与纹理特征相结合的半调类型识别算法 | 第61-67页 |
| ·算法设计 | 第61-67页 |
| ·算法实验与分析 | 第67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 灰度图像逆半调技术研究 | 第69-91页 |
| ·引言 | 第69页 |
| ·LUT 与神经网络相结合的逆半调改进算法 | 第69-74页 |
| ·改进LUT 逆半调算法设计 | 第70-71页 |
| ·Elman 网络拟合逆半调LUT 值 | 第71-73页 |
| ·算法实验与分析 | 第73-74页 |
| ·基于B 样条小波变换的逆半调算法 | 第74-80页 |
| ·逆半调算法设计 | 第75-79页 |
| ·算法实验与分析 | 第79-80页 |
| ·基于中值金字塔变换的逆半调算法 | 第80-89页 |
| ·中值金字塔变换 | 第81-82页 |
| ·半调图像的MIPT 噪声特性分析 | 第82-85页 |
| ·逆半调算法设计 | 第85-86页 |
| ·算法实验与分析 | 第86-89页 |
| ·本章小结 | 第89-91页 |
| 第六章 彩色图像逆半调技术研究 | 第91-113页 |
| ·引言 | 第91页 |
| ·基于HVS 模型的彩色逆半调算法 | 第91-101页 |
| ·人眼色感机理 | 第92-93页 |
| ·HVS 及其特性 | 第93-97页 |
| ·Opponent 颜色模型 | 第97-99页 |
| ·基于HVS 模型的彩色逆半调算法 | 第99-100页 |
| ·算法实验与分析 | 第100-101页 |
| ·K-L 与金字塔联合变换的彩色逆半调算法 | 第101-107页 |
| ·矢量误差分散系统模型 | 第102-103页 |
| ·动态Karhunen-Loeve 变换 | 第103页 |
| ·K-L 与MIPT 联合变换的彩色逆半调算法 | 第103-106页 |
| ·算法实验与分析 | 第106-107页 |
| ·彩色自适应滤波逆半调算法 | 第107-112页 |
| ·彩色半调图像噪声预测 | 第108-110页 |
| ·彩色自适应滤波逆半调算法 | 第110-111页 |
| ·算法实验与分析 | 第111-112页 |
| ·本章小结 | 第112-113页 |
| 第七章 逆半调质量评价技术研究 | 第113-134页 |
| ·引言 | 第113页 |
| ·基于HVS 特性的PSNR 改进算法 | 第113-119页 |
| ·人眼颜色视觉的计算框架 | 第114-115页 |
| ·基于HVS 的颜色模型 | 第115-116页 |
| ·基于HVS 的彩色PSNR 算法 | 第116-117页 |
| ·算法实验与分析 | 第117-119页 |
| ·彩色逆半调色差预测及可视化方法 | 第119-127页 |
| ·S-CIELAB 颜色模型 | 第120-121页 |
| ·CIE DE2000 色差公式 | 第121-122页 |
| ·基于HVS 的彩色逆半调色差预测及可视化算法 | 第122-124页 |
| ·算法实验与分析 | 第124-127页 |
| ·基于HVS 特性的逆半调图像质量评价算法 | 第127-133页 |
| ·半调逆半调噪声分布特性分析 | 第127-129页 |
| ·基于HVS 的逆半调图像质量评价算法 | 第129-132页 |
| ·算法实验与分析 | 第132-133页 |
| ·本章小结 | 第133-134页 |
| 结束语 | 第134-138页 |
| 致谢 | 第138-139页 |
| 参考文献 | 第139-147页 |
| 在读期间完成的学术论著、科研项目及获奖情况 | 第147-149页 |
| Ⅰ. 学术论著 | 第147-148页 |
| Ⅱ. 科研项目 | 第148页 |
| Ⅲ. 获奖情况 | 第148页 |
| Ⅳ. 参加学术团体 | 第148-149页 |
