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基于环境采样的彩色数字相片智能处理研究与实现

图表目录第1-9页
摘要第9-10页
ABSTRACT第10-11页
第1章 绪论第11-17页
 §1.1 课题背景第11-12页
 §1.2 课题研究意义第12-13页
 §1.3 当前国内外研究现状第13-14页
 §1.4 课题研究目的、内容第14-16页
 §1.5 论文结构第16-17页
第2章 基于环境采样的数字相片预处理第17-36页
 §2.1 色彩与色彩空间第17-23页
     ·色彩的基本概念第17-20页
     ·色彩的空间表达第20-23页
 §2.2 数字图像处理基础与方法第23-26页
     ·图像增强和复原第23页
     ·灰度变换第23-24页
     ·直方图调整第24-25页
     ·彩色图像调整第25-26页
 §2.3 环境采样第26-28页
     ·白平衡与中性灰的色平衡原理第26页
     ·环境参数的采样第26-27页
     ·环境采样卡的设计第27-28页
 §2.4 基于参数的图像复原与增强第28-30页
     ·光线补偿原理第28-29页
     ·色彩校正方法第29-30页
 §2.5 肤色匹配方法及实验效果第30页
 §2.6 Bezier曲线在对比度调整中的应用及实验效果第30-35页
     ·Bezier曲线第30-32页
     ·Bezier曲线的特性第32页
     ·两个向量控制的S形Bezier曲线第32-34页
     ·实验结果第34-35页
 §2.7 小结第35-36页
第3章 彩色数字相片自适应图像分割第36-50页
 §3.1 图像分割基础与方法第36-39页
     ·有关概念第36页
     ·基于边缘的方法第36-37页
     ·阈值分割方法第37页
     ·区域增长方法第37页
     ·聚类的方法第37-38页
     ·有监督分类的方法第38页
     ·基于马尔可夫场的方法第38-39页
 §3.2 形态学图像处理基础第39-45页
     ·形态学的理论基础简介第39-41页
     ·二值形态学基本变换第41-43页
     ·形态学运算性质总结第43-45页
 §3.3 一种基于单连通区域的相片分割方法第45-47页
     ·彩色图像分割第45-46页
     ·基于相片单连通区域思想的分割方法第46-47页
     ·图像形态学在分割处理中的应用第47页
 §3.4 算法实现与实验效果第47-49页
     ·背景色聚类第47页
     ·掩模的自动生成第47-49页
     ·算法流程第49页
 §3.5 小结第49-50页
第4章 数字相片的智能检测第50-59页
 §4.1 人脸的检测与定位综述第50-51页
     ·基于知识的自顶向下的方法第50-51页
     ·基于人脸特征的自底向上的方法第51页
     ·模板匹配的方法第51页
     ·基于人脸外观的方法第51页
 §4.2 肤色模型及其类聚第51-54页
     ·非线性分段色彩变换(Nonlinear Color Transformation)第51-53页
     ·实用肤色聚类模型第53页
     ·肤色模型在检测后期验证中的作用第53-54页
 §4.3 眼睛的标定与实验结果第54-55页
 §4.4 基于眼睛位置的人脸检测算法及实验结果第55-58页
     ·脸宽的检测第56-57页
     ·水平、对称及其它检测第57-58页
 §4.5 小结第58-59页
第5章 系统实现第59-67页
 §5.1 系统功能与总体设计第59-62页
     ·系统工作流程第59-61页
     ·系统功能与技术指标第61-62页
     ·智能处理原理第62页
 §5.2 系统实现效果第62-66页
     ·系统主界面第62-63页
     ·采样数字相片读入界面第63页
     ·智能处理界面第63-64页
     ·地市级处理平台界面第64-66页
 §5.3 小节第66-67页
第6章 结束语第67-68页
致谢第68-69页
攻读硕士期间论文发表及成果情况第69-70页
参考文献第70-71页

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