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数字图像中人脸美化算法的研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 绪论第11-15页
   ·引言第11-12页
   ·相关算法概述第12-14页
   ·本文完成的主要工作第14-15页
第二章ε-非线性滤波器人脸美化系统第15-23页
   ·非线性ε-filter 滤波器原理第15-17页
   ·独立成分 CS(component-separating) ε-filter 滤波器原理第17-19页
   ·ε-filter bank 滤波器组原理第19-20页
   ·基于以上三个滤波器算法的试验结果第20-22页
   ·本章小结第22-23页
第三章 基于肤色模型的人脸检测第23-42页
   ·人脸检测的关键方法第23-25页
   ·肤色模型第25页
   ·颜色空间模型第25-30页
     ·RGB 色彩空间模型第26-27页
     ·HSV 色彩空间模型第27-28页
     ·YCbCr 色彩空间模型第28-29页
     ·归一化的rgb 色彩空间模型第29-30页
   ·人脸肤色空间选取与建模第30-33页
   ·基于肤色模型的人脸区域检测第33-41页
     ·光线补偿第33-34页
     ·相似度计算第34-35页
     ·图像的阈值分割第35-38页
     ·确定人脸边界位置第38-41页
   ·本章小结第41-42页
第四章 迭代多级非线性中值滤波算法第42-61页
   ·图像噪声分析第42-44页
   ·非线性滤波器介绍第44-45页
   ·中值滤波器相关理论介绍第45-53页
     ·中值滤波技术第45-49页
     ·一维中值滤波原理第49-50页
     ·二维中值滤波原理第50-51页
     ·中值滤波的主要特性第51-52页
     ·简单中值滤波的局限性第52-53页
   ·NIBLACK 二值化方法第53-55页
   ·多级中值滤波器第55-60页
     ·传统的多级中值滤波器原理介绍第55-56页
     ·改进的多级中值滤波器第56-60页
   ·本章小结第60-61页
第五章 总结与展望第61-64页
   ·本文的主要研究工作及成果第61-62页
   ·未来的工作方向第62-64页
参考文献第64-68页
致谢第68-69页
硕士攻读学位期间发表的学术论文第69页

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