| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 色调映射的发展现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 全局色调映射算法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 局部色调映射算法 | 第12-15页 |
| 1.2.3 全局与局部相结合的色调映射算法 | 第15-16页 |
| 1.3 色调映射的技术难点 | 第16页 |
| 1.4 论文概述 | 第16-19页 |
| 1.4.1 本文主要工作和成果 | 第16-17页 |
| 1.4.2 论文结构 | 第17-19页 |
| 第二章 边缘保持平滑滤波器研究 | 第19-30页 |
| 2.1 常用的边缘保持平滑滤波器 | 第20-24页 |
| 2.1.1 双边滤波 | 第20-22页 |
| 2.1.2 加权最小二乘滤波 | 第22页 |
| 2.1.3 导引滤波 | 第22-23页 |
| 2.1.4 L~0平滑滤波 | 第23-24页 |
| 2.2 边缘保持平滑滤波器在色调映射中的应用 | 第24-27页 |
| 2.2.1 分层色调映射算法 | 第24-26页 |
| 2.2.2 光晕现象产生原因 | 第26-27页 |
| 2.3 实验结果及分析 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于L~0平滑滤波器的分层色调映射算法 | 第30-45页 |
| 3.1 局部色调映射算法概述 | 第30-34页 |
| 3.1.1 Reinhard的基于照相模型的色调映射算法 | 第30-32页 |
| 3.1.2 基于图貌模型iCAM06的色调映射算法 | 第32-33页 |
| 3.1.3 基于K均值聚类和自适应伽马校正的色调映射算法 | 第33-34页 |
| 3.2 基于L~0平滑滤波器的分层色调映射算法 | 第34-38页 |
| 3.2.1 颜色空间转换 | 第35-36页 |
| 3.2.2 全局色调映射 | 第36页 |
| 3.2.3 局部色调映射 | 第36-37页 |
| 3.2.4 颜色处理 | 第37-38页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第38-44页 |
| 3.3.1 参数选择 | 第39-42页 |
| 3.3.2 与其它算法的对比 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于图像分层的对比度受限的直方图均衡化算法 | 第45-56页 |
| 4.1 基于直方图的色调映射算法概述 | 第45-49页 |
| 4.1.1 直方图均衡化 | 第45-46页 |
| 4.1.2 平台直方图均衡化 | 第46-47页 |
| 4.1.3 基于线性映射和均衡化的直方图调整算法 | 第47-49页 |
| 4.2 基于图像分层的对比度受限的直方图均衡化算法 | 第49-54页 |
| 4.2.1 对比度受限的自适应直方图均衡化算法 | 第49-53页 |
| 4.2.2 基于图像分层的CLAHE算法 | 第53-54页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第63页 |
