基于Retinex理论的图像增强算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·图像增强选题背景与研究意义 | 第9-10页 |
| ·图像增强技术国内外的研究现状 | 第10-14页 |
| ·基于空域的图像增强算法 | 第11-13页 |
| ·基于频域的图像增强算法 | 第13-14页 |
| ·论文完成的主要工作和论文结构 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 Retinex理论图像增强算法概述 | 第15-23页 |
| ·Retinex理论简介 | 第15-16页 |
| ·Retinex理论图像增强技术概述 | 第16-21页 |
| ·Retinex理论算法概述 | 第16-17页 |
| ·基于中心环绕的Retinex理论算法 | 第17-21页 |
| ·Retinex理论增强算法缺陷 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于Retinex理论的McCann算法 | 第23-33页 |
| ·McCann算法描述 | 第23-27页 |
| ·前期的数据转换 | 第24页 |
| ·像素间的明暗关系校正 | 第24-25页 |
| ·后期数据显示 | 第25-26页 |
| ·数据转换流程 | 第26-27页 |
| ·彩色图像的McCann算法 | 第27-32页 |
| ·RGB彩色模型的McCann算法 | 第27-28页 |
| ·HSI彩色模型的McCann算法 | 第28-31页 |
| ·YUV彩色模型 | 第31-32页 |
| ·各种彩色图像增强方法比较 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 改进型McCann算法 | 第33-49页 |
| ·图像初始估计值研究 | 第33-35页 |
| ·选择新的明暗关系比较路径 | 第35-36页 |
| ·灰度图像改进型McCann算法 | 第36-40页 |
| ·灰度图像改进型McCann算法描述 | 第36-37页 |
| ·灰度图像实验结果 | 第37-40页 |
| ·彩色图像改进型McCann算法 | 第40-48页 |
| ·HSI彩色模型McCann算法描述 | 第40-43页 |
| ·HSI模型彩色图像拉伸方法研究 | 第43-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 彩色图像增强实验对比与分析 | 第49-59页 |
| ·实验一——彩色图像模型对比实验 | 第49-50页 |
| ·实验二——改进型McCann算法增强实验 | 第50-53页 |
| ·实验三——彩色图像的对比分析实验 | 第53-56页 |
| ·实验四——块状效应修正实验 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 工作总结与展望 | 第59-61页 |
| ·主要工作与研究成果 | 第59-60页 |
| ·不足与展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第67页 |
