| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 宽动态技术发展状况 | 第11-15页 |
| 1.3 课题来源、研究内容以及论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 图像微区域分解算法 | 第17-26页 |
| 2.1 图像质量评价方法 | 第17-19页 |
| 2.1.1 主观评价方法 | 第17-18页 |
| 2.1.2 客观评价方法 | 第18-19页 |
| 2.2 对数变换 | 第19-20页 |
| 2.3 基于对数图像增强模型的微区域分解算法 | 第20-25页 |
| 2.3.1 对数图像增强模型(LIP模型) | 第20-22页 |
| 2.3.2 基于对数图像增强模型的图像微区域分解算法推导 | 第22-23页 |
| 2.3.3 实验仿真 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 区域直方图均衡算法 | 第26-37页 |
| 3.1 区域直方图均衡算法理论支持 | 第26-30页 |
| 3.1.1 灰度直方图 | 第26-29页 |
| 3.1.2 直方图均衡化 | 第29-30页 |
| 3.2 区域直方图均衡算法推导 | 第30-33页 |
| 3.3 半色调阈值a的选取 | 第33-34页 |
| 3.4 结果仿真 | 第34-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于拉普拉斯金字塔图像融合 | 第37-58页 |
| 4.1 基于拉普拉斯金字塔分解的图像融合理论 | 第38-43页 |
| 4.2 基于拉普拉斯金字塔分解的融合策略 | 第43-44页 |
| 4.3 基于YUV空间宽动态图像融合 | 第44-52页 |
| 4.3.1 YUV色彩空间 | 第45-46页 |
| 4.3.2 基于YUV的多曝光融合 | 第46-52页 |
| 4.3.3 基于YUV空间宽动态图像融合结果 | 第52页 |
| 4.4 基于RGB空间宽动态图像融合 | 第52-56页 |
| 4.4.1 RGB色彩空间 | 第52-53页 |
| 4.4.2 基于RGB的多曝光融合 | 第53-55页 |
| 4.4.3 基于GRB空间宽动态图像融合结果 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 算法仿真结果对比分析 | 第58-62页 |
| 5.1 主观质量评价 | 第58-59页 |
| 5.2 客观质量评价 | 第59-62页 |
| 结论与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |