彩色化和色彩转移图像处理关键技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 英文缩略语表 | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-43页 |
| ·颜色视觉和颜色空间 | 第13-26页 |
| ·颜色视觉 | 第13-17页 |
| ·颜色空间 | 第17-26页 |
| ·彩色化的应用与研究意义 | 第26-27页 |
| ·国内外的研究现状 | 第27-29页 |
| ·基于模板的彩色化算法 | 第29-34页 |
| ·welsh 的彩色化算法 | 第29-30页 |
| ·Irony 的彩色化算法 | 第30-32页 |
| ·基于网络的彩色化算法 | 第32-34页 |
| ·基于人工干预的彩色化算法 | 第34-40页 |
| ·Levin 的彩色化算法 | 第34-36页 |
| ·基于测地距离的彩色化算法 | 第36-38页 |
| ·基于能量最小化的彩色化算法 | 第38-40页 |
| ·本文研究内容及主要成果 | 第40-42页 |
| ·论文研究目标和拟解决关键问题 | 第40-41页 |
| ·本文的主要成果和创新点 | 第41-42页 |
| ·本文的主要内容及章节安排 | 第42-43页 |
| 第二章 基于贝叶斯非局部均值推断的彩色化技术 | 第43-61页 |
| ·贝叶斯图像分析方法 | 第43-45页 |
| ·贝叶斯概率模型 | 第43-44页 |
| ·预测器选择 | 第44-45页 |
| ·彩色化观测模型 | 第45-46页 |
| ·贝叶斯彩色化算法描述 | 第46-49页 |
| ·似然概率 p ( I_G , I_L I_C) | 第46-48页 |
| ·非局部均值算法 | 第46-47页 |
| ·非局部均值似然概率 | 第47-48页 |
| ·先验概率 p ( I_C) | 第48-49页 |
| ·MAP 估计 | 第49页 |
| ·整个彩色化算法流程 | 第49-52页 |
| ·实验结果及分析 | 第52-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第三章 基于双边滤波器的图像修复及彩色化技术 | 第61-81页 |
| ·引言 | 第61-62页 |
| ·基于欧氏距离的优先级排序 | 第62-64页 |
| ·基于 BBF 的联合修复和彩色化算法 | 第64-69页 |
| ·BBF 算法 | 第64-66页 |
| ·自适应加权策略 | 第66-67页 |
| ·算法流程图 | 第67-69页 |
| ·实验结果及分析 | 第69-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第四章 基于局部纹理的色彩转移技术 | 第81-110页 |
| ·色彩转移的国内外研究现状 | 第81-82页 |
| ·传统的色彩转移算法 | 第82-86页 |
| ·基于 lαβ颜色空间的色彩转移算法 | 第82-83页 |
| ·基于概率分布转移的色彩转移算法 | 第83-85页 |
| ·基于图像分割的色彩转移算法 | 第85-86页 |
| ·基于局部纹理匹配的色彩转移算法 | 第86-101页 |
| ·基于 SIFT 的特征点提取 | 第87-96页 |
| ·SIFT 算法相关理论 | 第87-93页 |
| ·特征点迭代优化 | 第93-96页 |
| ·基于局部纹理的特征点匹配 | 第96-101页 |
| ·LBP 算法相关理论 | 第97-98页 |
| ·基于局部纹理的特征点匹配 | 第98-101页 |
| ·实验结果及分析 | 第101-109页 |
| ·本章小结 | 第109-110页 |
| 第五章 总结与展望 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-118页 |
| 致谢 | 第118-119页 |
| 作者攻读博士学位期间撰写及发表的论文 | 第119-121页 |
