小波框架下固定步长的变分Retinex真彩图像增强
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第8页 |
| ·图像增强的研究现状 | 第8-10页 |
| ·空间域增强 | 第9页 |
| ·频率域增强 | 第9-10页 |
| ·本文的结构编排 | 第10-12页 |
| 第二章 图像增强算法的基础理论 | 第12-27页 |
| ·概述 | 第12页 |
| ·图像空域增强 | 第12-18页 |
| ·对比度增强 | 第12-13页 |
| ·线性变换 | 第13页 |
| ·分段线性变换 | 第13-14页 |
| ·非线性变换 | 第14-16页 |
| ·直方图修正 | 第16-18页 |
| ·图像的频域增强技术 | 第18-21页 |
| ·低通滤波 | 第18-19页 |
| ·高通滤波 | 第19页 |
| ·同态滤波 | 第19-21页 |
| ·基于小波变换的图像增强 | 第21-26页 |
| ·二维小波概念 | 第21页 |
| ·二维小波分解算法 | 第21-25页 |
| ·图像细节的统计特性 | 第25页 |
| ·二维小波重构 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 传统的RETINEX理论基础 | 第27-35页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·Retinex理论的由来 | 第27页 |
| ·Retinex基本理论 | 第27-29页 |
| ·基本Retinex算法 | 第29-32页 |
| ·Retinex随机路径算法 | 第29-30页 |
| ·McCann's Retinex | 第30-31页 |
| ·中心环绕Retinex算法 | 第31-32页 |
| ·实验结果 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于RETINEX理论可变框架 | 第35-51页 |
| ·基于Retinex理论的可变框架模型 | 第35-44页 |
| ·公式如何产生 | 第35-36页 |
| ·数值解 | 第36-39页 |
| ·上述算法与其他算法的联系 | 第39页 |
| ·唯一性和收敛性 | 第39-40页 |
| ·泛函、变分计算 | 第40-44页 |
| ·小波框架下的Retinex图像增强 | 第44-46页 |
| ·利用小波分解构造图像金字塔 | 第44页 |
| ·小波框架下的变分Retinex方法 | 第44-45页 |
| ·Gamma校正 | 第45-46页 |
| ·彩色图像处理 | 第46页 |
| ·RGB和HSV彩色图像空间 | 第46-47页 |
| ·实验结果与结论 | 第47-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·总结 | 第51-52页 |
| ·展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
