| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1. 引言 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的内容和组织结构 | 第12-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 2. 高动态范围图像理论综述 | 第15-26页 |
| 2.1 人眼视觉系统 | 第15-17页 |
| 2.2 高动态范围图像的配准合成 | 第17-22页 |
| 2.3 高动态范围图像的存储 | 第22-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3. 高动态范围图像色调映射算法 | 第26-41页 |
| 3.1 国内外研究现状 | 第26-30页 |
| 3.2 全局色调映射经典算法 | 第30-35页 |
| 3.2.1 Gamma校正 | 第30-31页 |
| 3.2.2 线性映射和直方图均衡化综合算法HALEQ | 第31-33页 |
| 3.2.3 基于频率敏感竞争学习的色调映射算法 | 第33-35页 |
| 3.3 局部色调映射经典算法 | 第35-40页 |
| 3.3.1 双边滤波 | 第35-36页 |
| 3.3.2 基于局部对比度拉伸的高动态范围图像色调映射算法 | 第36-37页 |
| 3.3.3 基于GPU加速的高动态范围图像局部色调映射算法 | 第37-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 4. 基于自适应局部对比度增强的高动态范围图像色调映射算法 | 第41-60页 |
| 4.1 算法思路 | 第41-43页 |
| 4.2 算法实现 | 第43-50页 |
| 4.3 实验分析 | 第50-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 5. 基于自适应局部对比度增强的色调映射算法在视频增强上的应用 | 第60-61页 |
| 6. 总结和展望 | 第61-63页 |
| 6.1 总结 | 第61-62页 |
| 6.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 后记 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 在读期间科研成果目录 | 第69页 |
