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基于语义的图像显示适配技术研究

中文摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 基于语义的图像适配问题描述第10-11页
    1.2 研究现状第11-14页
    1.3 本文研究内容和创新点第14-15页
    1.4 本文组织结构第15-16页
第二章 研究现状综述第16-31页
    2.1 自然图像的适配方法第16-17页
    2.2 基于样图的纹理合成典型算法第17-22页
        2.2.1 Efros 算法第18-19页
        2.2.2 Wei 算法第19-20页
        2.2.3 Ashikhmin 算法第20页
        2.2.4 Image Quilting 算法第20-21页
        2.2.5 Kwatra 纹理优化算法第21-22页
    2.3 基于图像概要方法的图像适配方法第22-31页
        2.3.1 具有对称特征的图像适配方法第22-24页
        2.3.2 双向相似性(Bidirectional Similarity)方法第24-25页
        2.3.3 块传递(Patch Transform)方法第25-27页
        2.3.4 Patch-match 方法第27-29页
        2.3.5 Shift-Map 方法第29-30页
        2.3.6 总结和评价第30-31页
第三章 自然图像的可逆显示适配技术研究第31-45页
    3.1 引言第31-32页
    3.2 问题描述第32-33页
    3.3 自然图像的可逆适配算法第33-39页
        3.3.1 前向能量 Straight part energy第34-35页
        3.3.2 后向能量 Inverse part energy第35-36页
        3.3.3 能量函数的实现第36页
        3.3.4 能量曲线增减过程第36-37页
        3.3.5 动态规划求解第37-38页
        3.3.6 离散调整图像大小第38-39页
    3.4 虚拟点数据结构第39-42页
        3.4.1 向前能量(Forward energy)的引入和不足第40页
        3.4.2 虚拟点数据结构第40-41页
        3.4.3 能量线插入算法第41-42页
    3.5 实验结果第42-44页
    3.6 小结第44-45页
第四章 纹理图像适配技术研究第45-72页
    4.1 纹理图像的定义和性质第45-46页
    4.2 纹理图像的特点第46-48页
    4.3 纹理合成技术第48-50页
    4.4 基于小波的纹理合成算法第50-59页
        4.4.1 小波多分辨率金字塔第51页
        4.4.2 算法框架第51-54页
        4.4.3 样图小波分解第54-56页
        4.4.4 基于优化的二维纹理合成算法第56-58页
        4.4.5 小波纹理重构第58-59页
    4.5 邻域匹配策略第59-67页
        4.5.1 小波系数通道第61-63页
        4.5.2 邻域矩阵匹配第63-65页
        4.5.3 距离度量第65-67页
    4.6 实验结果第67-71页
    4.7 结论第71-72页
第五章 对称图像显示适配方法研究第72-92页
    5.1 引言第72-74页
    5.2 对称检测和识别第74-81页
        5.2.1 一般对称检测第75-77页
        5.2.2 旋转对称检测第77-79页
        5.2.3 对称识别第79-81页
    5.3 对称图像的概要方法第81-85页
        5.3.1 对称区域的概要方法第81-82页
        5.3.2 对称单元的概要方法第82-83页
        5.3.3 非对称区域的适配方法第83-84页
        5.3.4 边界融合第84-85页
    5.4 结果和讨论第85-92页
第六章 总结与展望第92-95页
    6.1 本文工作第92-94页
        6.1.1 研究内容第92-93页
        6.1.2 研究方法第93页
        6.1.3 研究结果第93-94页
    6.2 未来工作展望第94-95页
参考文献第95-103页
发表论文和科研情况说明第103-104页
致谢第104页

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