| 第一章 引言 | 第1-25页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·研究过程 | 第10-11页 |
| ·国内外色彩空间转换方法的发展和应用 | 第11-18页 |
| ·概述 | 第11-12页 |
| ·专业术语 | 第12-13页 |
| ·色域匹配目标 | 第13页 |
| ·计算色域边界值 | 第13-14页 |
| ·色域匹配参数 | 第14-15页 |
| ·色域匹配的方法 | 第15-16页 |
| ·色域匹配的研究趋势 | 第16-18页 |
| ·几种常用的色域匹配类型 | 第18-23页 |
| ·理论混合模型 | 第18-20页 |
| ·三维查表法 | 第20-21页 |
| ·多元回归法 | 第21页 |
| ·神经网络法 | 第21-22页 |
| ·模糊逻辑 | 第22-23页 |
| ·研究内容及工作安排 | 第23-25页 |
| ·本论文主要研究的内容 | 第23页 |
| ·本论文的工作安排 | 第23-25页 |
| 第二章 颜色理论、色彩管理 | 第25-43页 |
| ·颜色的描述 | 第25-28页 |
| ·加法混色 | 第26-27页 |
| ·减法呈色 | 第27页 |
| ·空间混色 | 第27-28页 |
| ·颜色空间及其色差公式 | 第28-34页 |
| ·RGB的色彩空间 | 第29-30页 |
| ·CMYK的色彩空间 | 第30页 |
| ·CIE标准颜色空间 | 第30-31页 |
| ·均匀颜色空间及相应的色差 | 第31-34页 |
| ·CIE1964均匀颜色空间 | 第31-32页 |
| ·CIE1976(L~*u~*v~*)均匀颜色空间 | 第32-33页 |
| ·CIE1976(L~*a~*b~*)均匀颜色空间 | 第33-34页 |
| ·其它颜色系统 | 第34页 |
| ·色彩管理理论 | 第34-36页 |
| ·基于ICC标准输出设备的色彩管理 | 第36-42页 |
| ·基于ICC特征描述文件Profile的一般格式 | 第36-37页 |
| ·色彩匹配方式 | 第37-39页 |
| ·基于ICC标准的输出设备Profile文件 | 第39-41页 |
| ·创建输出设备ICC的特征描述文件Profile的标准色靶 | 第41-42页 |
| ·实现ICC输出设备特征描述文件Profile的基本方法 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 图像在传输过程中颜色失真的主要原因分析 | 第43-53页 |
| ·数码相机引起的颜色失真 | 第43-45页 |
| ·数码相机的工作原理 | 第43-44页 |
| ·数码相机的色彩 | 第44页 |
| ·数码相机颜色失真分析 | 第44-45页 |
| ·CRT颜色失真分析 | 第45-48页 |
| ·CRT显示器的工作原理 | 第45-47页 |
| ·CRT显示器颜色失真分析 | 第47-48页 |
| ·彩色打印机呈色机理及半色调技术 | 第48-51页 |
| ·打印机呈色原理 | 第48-50页 |
| ·打印机的半色调技术 | 第50-51页 |
| ·打印机颜色失真分析 | 第51页 |
| ·由色域不同引入的颜色失真 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 颜色还原校正系统色域匹配的建立 | 第53-83页 |
| ·神经网络的基本原理 | 第53-56页 |
| ·简介 | 第53页 |
| ·BP网络数据流传播过程 | 第53-56页 |
| ·数据信息的正向传播 | 第54页 |
| ·误差信号的反向传播 | 第54-56页 |
| ·BP神经网络的设计 | 第56-63页 |
| ·误差的选取 | 第56-57页 |
| ·常用传递函数 | 第57-58页 |
| ·测试色样的选择 | 第58-59页 |
| ·输出数据进行归一化的必要性 | 第59-60页 |
| ·双隐层神经网络的引入 | 第60-63页 |
| ·引入的必要性 | 第60页 |
| ·双隐层神经网络传递函数的选择 | 第60-63页 |
| ·双隐层BP神经网络的设计 | 第63-67页 |
| ·二次通用旋转组合设计及应用 | 第63页 |
| ·自然因素水平及其编码 | 第63-64页 |
| ·试验方案及结果分析 | 第64-67页 |
| ·基于遗传算法的数学模型优化 | 第67-77页 |
| ·遗传算法的基本原理和特点 | 第67-70页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第67-68页 |
| ·遗传算法的特点 | 第68-70页 |
| ·遗传算法的基本操作与基本方法 | 第70-76页 |
| ·编码技术 | 第70-71页 |
| ·群体设定 | 第71页 |
| ·适应度函数 | 第71-72页 |
| ·遗传操作 | 第72-75页 |
| ·控制参数确定 | 第75-76页 |
| ·利用遗传算法寻优结果 | 第76-77页 |
| ·训练结果 | 第77-81页 |
| ·本章小结 | 第81-83页 |
| 第五章 敦煌壁画颜色还原校正系统的建立 | 第83-99页 |
| ·图像像素三基色值的修正 | 第83-92页 |
| ·学习训练数据的选取 | 第83页 |
| ·修正三基色值的人工神经网络的建立 | 第83-92页 |
| ·二次通用旋转组合设计的编码表 | 第84页 |
| ·二次通用旋转组合设计的实验表 | 第84-87页 |
| ·遗传算法的优化结果 | 第87-89页 |
| ·训练结果 | 第89-92页 |
| ·颜色还原校正系统的建立 | 第92-98页 |
| ·敦煌壁画颜色还原校正流程 | 第92页 |
| ·颜色还原校正系统的色差分析 | 第92-95页 |
| ·颜色还原校正系统对敦煌壁画颜色校正的效果图 | 第95-98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 第六章 总结与展望 | 第99-101页 |
| ·总结 | 第99-100页 |
| ·展望 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-109页 |
| 攻读博士学位期间的成果及论文 | 第109-110页 |
| 致谢 | 第110-111页 |
| 作者简历 | 第111-112页 |
| 长春光学精密机械与物理研究所博士学位论文原创性声明 | 第112页 |
