| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 颜色光学的基本知识 | 第15-24页 |
| 2.1 颜色光学基础 | 第15-17页 |
| 2.1.1 可见光范围 | 第15页 |
| 2.1.2 光通量 | 第15-16页 |
| 2.1.3 亮度 | 第16-17页 |
| 2.2 颜色基本特征 | 第17-19页 |
| 2.2.1 颜色属性 | 第17页 |
| 2.2.2 颜色的定量描述 | 第17-19页 |
| 2.2.3 混色原理 | 第19页 |
| 2.3 颜色空间模型 | 第19-23页 |
| 2.3.1 面向设备的颜色空间 | 第19-21页 |
| 2.3.2 面向视觉感知的颜色空间 | 第21-22页 |
| 2.3.3 均匀颜色空间 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于部分比例加权矢量的彩色图像滤波 | 第24-40页 |
| 3.1 脉冲噪声模型 | 第24-25页 |
| 3.2 传统的彩色图像滤波方法 | 第25-30页 |
| 3.2.1 经典的矢量滤波器 | 第25-26页 |
| 3.2.2 加权的矢量滤波器 | 第26-28页 |
| 3.2.3 开关型矢量滤波器 | 第28-29页 |
| 3.2.4 基于纹理分析的滤波器 | 第29-30页 |
| 3.3 本文提出的彩色图像滤波算法 | 第30-39页 |
| 3.3.1 双阈值脉冲噪声检测算法 | 第30-31页 |
| 3.3.2 本文去噪算法 | 第31-34页 |
| 3.3.3 实验仿真及评价 | 第34-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于小波超复数分数阶相位的视觉显著目标检测 | 第40-68页 |
| 4.1 视觉显著感知基础 | 第40-45页 |
| 4.1.1 显著性目标的特点简述 | 第40-41页 |
| 4.1.2 人眼的视觉感知基础 | 第41-45页 |
| 4.2 超复数分数阶傅里叶变换 | 第45-52页 |
| 4.2.1 超复数理论基础 | 第45页 |
| 4.2.2 四元数的常见表示形式 | 第45-47页 |
| 4.2.3 传统的分数阶傅里叶变换 | 第47-50页 |
| 4.2.4 超复数分数阶傅里叶变换 | 第50-52页 |
| 4.3 常见的模拟人感知的视觉显著性检测模型 | 第52-57页 |
| 4.3.1 Itti视觉注意力模型 | 第52-53页 |
| 4.3.2 谱残差显著性检测模型 | 第53-54页 |
| 4.3.3 基于相位谱的显著性检测模型 | 第54-56页 |
| 4.3.4 基于上下文感知的显著性检测模型 | 第56-57页 |
| 4.4 本文提出的显著目标检测算法 | 第57-67页 |
| 4.4.1 本文视觉显著算法原理 | 第57-58页 |
| 4.4.2 离散小波变换分析 | 第58-59页 |
| 4.4.3 视觉显著性图计算 | 第59-61页 |
| 4.4.4 实验仿真及评价 | 第61-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 总结与展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第77页 |