基于学习与交互的本征图像求解方法研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章 绪论	第9-19页
·本征图提取的概念	第9-10页
·本征图提取的研究意义	第10-11页
·相关研究及存在的问题	第11-17页
·Retinex 理论	第11页
·图像序列方法	第11-15页
·基于本征图的重新着色方法	第15-17页
·本文的工作	第17-19页
第2章 基于学习的本征图像提取算法	第19-35页
·本征图像库	第19-23页
·介绍	第19页
·相关工作	第19-20页
·拍摄图像方法	第20页
·分离亮度和反照率	第20-21页
·定位	第21-22页
·相互反射	第22页
·输入和输出	第22页
·误差计算	第22-23页
·基于分类的本征图恢复方法	第23-35页
·介绍	第24-25页
·相关工作	第25-26页
·分解亮度和反照率	第26-27页
·导数分类	第27-28页
·彩色信息作为分类特征	第28-29页
·灰度信息作为分类特征	第29-30页
·学习Adaboost 分类器	第30-32页
·提取DCT 系数作为灰度特征训练SVM 分类器	第32页
·把颜色和灰度信息结合	第32-33页
·实验结果	第33-35页
第3章 基于能量优化的本征图求解方法	第35-48页
·相关工作	第35-39页
·基于能量优化的本征图求解方法	第39-48页
·介绍	第39-40页
·基于局部性假设的优化模型	第40-43页
·加入用户交互约束的算法模型	第43-44页
·实验结果	第44-48页
第4章 结论	第48-50页
·本文工作总结	第48页
·研究工作展望	第48-50页
参考文献	第50-54页
攻读学位期间发表论文与研究成果清单	第54-55页
致谢	第55页