| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 彩色图像灰度化的背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 彩色图像转灰度图像研究现状 | 第8-11页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第11页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章灰度图像转换相关概念 | 第13-21页 |
| 2.1 图像的类型 | 第13-14页 |
| 2.1.1 二值图像 | 第13页 |
| 2.1.2 灰度图像 | 第13页 |
| 2.1.3 彩色图像 | 第13-14页 |
| 2.2 彩色空间介绍 | 第14-15页 |
| 2.3 相关数学基础 | 第15-17页 |
| 2.3.1 共轭梯度迭代法 | 第15-16页 |
| 2.3.2 小波变换 | 第16-17页 |
| 2.3.3 主成分分析法 | 第17页 |
| 2.4 其他相关概念介绍 | 第17-20页 |
| 2.4.1 欧氏距离 | 第17-18页 |
| 2.4.2 权重 | 第18页 |
| 2.4.3 图像的直方图 | 第18-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 彩色图像转灰度图像相关算法介绍 | 第21-30页 |
| 3.1 彩色图像转灰度图像算法简介 | 第21-27页 |
| 3.1.1 四种常见的彩色图像转灰度图像方法 | 第21-23页 |
| 3.1.2 改进的加权转换算法 | 第23-24页 |
| 3.1.3 基于变换的转换算法 | 第24-25页 |
| 3.1.4 基于主成分分析的转换算法 | 第25-26页 |
| 3.1.5 经典的基于优化的全局算法 | 第26-27页 |
| 3.2 彩色图像转灰度图像评价方法 | 第27-29页 |
| 3.2.1 评价方法分类 | 第27-28页 |
| 3.2.2 基于视觉感知评价方法简介 | 第28-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 线性投影中的最优投影方向问题 | 第30-42页 |
| 4.1 当前主流的线性投影方法以及存在的问题 | 第30-33页 |
| 4.1.1 Intensity法 | 第30页 |
| 4.1.2 Luminance法 | 第30-31页 |
| 4.1.3 Luma法 | 第31页 |
| 4.1.4 存在问题 | 第31-33页 |
| 4.2 寻找最优投影方向的思路 | 第33-34页 |
| 4.3 利用最大熵来求解最优投影方向 | 第34-39页 |
| 4.3.1 熵的定义及其计算方法 | 第34-35页 |
| 4.3.2 利用熵求解最优投影方向 | 第35-39页 |
| 4.4 实验结果 | 第39-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 直方图规格化进一步增强对比度 | 第42-49页 |
| 5.1 直方图规格化 | 第42-44页 |
| 5.1.1 直方图规格化 | 第42-44页 |
| 5.1.2 图像灰度的最大最小值对于图像整体的影响 | 第44页 |
| 5.2 实验结果 | 第44-48页 |
| 5.2.1 实验结果主观评价 | 第45-46页 |
| 5.2.2 实验结果客观评价 | 第46-48页 |
| 5.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第49-50页 |
| 6.2 彩色图像转灰度图像的研究未来工作展望 | 第50-51页 |
| 附录 所有测试结果 | 第51-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 在学期间的研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |