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计算机视觉中的光照色度估计研究

致谢第1-6页
中文摘要第6-7页
ABSTRACT第7-11页
1 绪论第11-21页
   ·研究背景和意义第11-13页
   ·研究现状第13-17页
     ·单光照条件下的光照色度估计第13-15页
     ·多光照条件下的光照色度估计第15-17页
   ·论文的研究内容及成果第17-19页
     ·论文的主要研究内容第17-18页
     ·论文的主要研究成果第18-19页
   ·论文的结构安排第19-21页
2 光照色度估计算法的理论基础第21-29页
   ·彩色图像成像理论第21-27页
     ·光线第21-22页
     ·物体反射表面第22-23页
     ·颜色传感器第23-26页
     ·成像模型第26-27页
   ·RGB颜色空间和r-g色度空间第27页
   ·光照色度校正模型第27-29页
3 基于支持向量回归的高阶导数图像光照色度估计算法第29-59页
   ·引言第29-30页
   ·相关工作介绍第30-38页
     ·无监督的光照色度估计算法第30-35页
     ·有监督的光照色度估计算法第35-37页
     ·总结分析第37-38页
   ·基于支持向量回归的高阶导数图像光照色度估计算法第38-45页
     ·双边滤波Gray Edge算法第38-42页
     ·使用支持向量回归算法估计边界图像光照色度第42-45页
   ·实验结果与分析第45-58页
     ·光照色度误差度量标准第45页
     ·算法光照色度估计准确性的评价标准第45-46页
     ·实验图像集第46-48页
     ·算法的最佳参数选择第48-52页
     ·算法光照色度估计准确性比较第52-57页
     ·算法处理速度比较第57-58页
   ·本章小结第58-59页
4 基于同光照场景分割的视频光照色度估计算法第59-81页
   ·引言第59-60页
   ·相关工作介绍第60-61页
   ·基于同光照场景分割的视频光照色度估计算法第61-69页
   ·实验结果与分析第69-79页
     ·光照色度误差度量标准第70-71页
     ·算法光照色度估计准确性的评价标准第71页
     ·帧的初始光照色度估计比较第71-72页
     ·同光照场景光照色度估计方法比较第72-74页
     ·同光照场景分割方法比较第74-77页
     ·帧图像光照色度估计调整最佳参数选择第77页
     ·算法比较第77-79页
   ·本章小结第79-81页
5 基于区域光照色度估计的图像阴影去除算法第81-99页
   ·引言第81-82页
   ·相关工作介绍第82-88页
     ·阴影的成像模型和光谱性质第82-83页
     ·阴影检测算法简介第83-84页
     ·基于区域补偿的阴影去除算法第84-85页
     ·基于二维积分的阴影去除算法第85-86页
     ·基于比率因子的阴影去除算法第86-88页
   ·基于区域光照色度估计的图像阴影去除算法第88-93页
     ·本影区和半影区阴影的光照变化比例向量第89-90页
     ·本影区阴影去除第90-91页
     ·半影区阴影去除第91-93页
   ·实验结果与分析第93-97页
     ·人工合成图像集上的实验第93-96页
     ·真实图像上的实验第96-97页
   ·本章小结第97-99页
6 总结与展望第99-103页
   ·论文工作总结第99-100页
   ·进一步的工作第100-103页
参考文献第103-111页
附录A 部分彩图第111-121页
作者简历第121页
攻读博士学位期间发表的学术论文(第一作者)第121-125页
学位论文数据集第125页

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