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基于Retinex理论的图像增强算法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-5页
目录第5-7页
图表目录第7-9页
1 绪论第9-12页
   ·问题的提出第9-10页
   ·研究现状及问题第10页
   ·本文的研究工作第10-11页
   ·本文各章内容安排第11-12页
2 图像增强方法概述第12-20页
   ·线性变换和分段线性变换第12-14页
     ·线性变换第12-13页
     ·分段线性变换第13-14页
   ·图像边缘增强第14页
   ·直方图均衡化第14-17页
   ·直方图规定化第17页
   ·同态滤波第17-20页
3 基于全局特征的Retinex图像增强第20-36页
   ·颜色恒常性与 Retinex理论第20-21页
     ·颜色恒常性第20页
     ·Land的Retinex理论第20页
     ·Retinex理论的发展第20-21页
   ·基于全局特征的Retinex算法分析第21-25页
     ·灰度图像增强第21-24页
     ·彩色图像增强第24-25页
   ·算法流程第25页
   ·增强结果显示第25-26页
   ·对基于全局特征的Retinex算法的两个改进第26-29页
     ·直方图截取的线性拉伸第26-28页
     ·自适应线性拉伸第28-29页
   ·实验与结果分析第29-34页
   ·小结第34-36页
4 基于局部特征的Retinex图像增强第36-53页
   ·局部 Retinex的实质第36-37页
   ·局部 Retinex算法步骤第37页
   ·局部 Retinex与同态滤波的关系第37-38页
   ·局部 Retinex算法分析第38-43页
     ·单尺度 Retinex第38-41页
     ·多尺度 Retinex(MSR)第41-42页
     ·带色彩恢复的多尺度 Retinex(MSRCR)第42-43页
   ·一种局部与全局相联合的Retinex算法第43-45页
     ·算法思想介绍第43-44页
     ·算法流程介绍第44-45页
   ·实验图像比较及结果分析第45-52页
     ·图像质量评估第45-51页
     ·试验结果分析第51-52页
   ·小结第52-53页
5 总结与展望第53-54页
致谢第54-55页
参考文献第55-58页
附录 A 实验图像第58-59页
 A.1 灰度图像第58-59页
 A.2 彩色图像第59页

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