| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题研究背景 | 第9页 |
| ·本课题研究现状 | 第9-11页 |
| ·色彩调整的研究现状 | 第10页 |
| ·人脸检测的研究现状 | 第10-11页 |
| ·课题研究内容 | 第11-12页 |
| ·论文结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 图像自动旋转调整 | 第13-23页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·图像二值化处理 | 第14-15页 |
| ·基于SUSAN 角点检测算法的旋转调整 | 第15-18页 |
| ·基于SUSAN 算法的角点检测的工作原理 | 第16-17页 |
| ·旋转角度调整 | 第17-18页 |
| ·图像的几何校正 | 第18-22页 |
| ·图像坐标变换 | 第19-20页 |
| ·亮度插值 | 第20-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第三章 图像自动色彩调整 | 第23-33页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·色彩空间转换 | 第23-26页 |
| ·色彩模型 | 第23-25页 |
| ·RGB 到HSI 的色彩空间转换 | 第25-26页 |
| ·基于直方图均衡的色彩调整 | 第26-31页 |
| ·直方图均衡介绍 | 第27-28页 |
| ·基于饱和度分量的直方图均衡化 | 第28-29页 |
| ·自适应亮度直方图均衡 | 第29-30页 |
| ·基于亮度分量的对比度修正 | 第30-31页 |
| ·色彩空间恢复 | 第31页 |
| ·小结 | 第31-33页 |
| 第四章 基于Adaboost 学习的层叠分类器的人脸检测 | 第33-43页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·人脸检测技术及方法介绍 | 第34-35页 |
| ·人脸检测技术 | 第34页 |
| ·人脸检测方法的介绍 | 第34-35页 |
| ·基于Adaboost 学习的层叠分类器的人脸检测工作原理 | 第35-40页 |
| ·基于积分图的特征分析 | 第36-38页 |
| ·基于Adaboost 学习算法 | 第38-40页 |
| ·层叠分类器的形成 | 第40页 |
| ·人脸检测的评估分析与发展方向 | 第40-42页 |
| ·有关人脸检测的评估与分析 | 第40-41页 |
| ·人脸检测发展方向 | 第41-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第五章 图像的后处理 | 第43-52页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·图像裁切调整 | 第43-48页 |
| ·图像缩放的理论基础 | 第43-44页 |
| ·缩放处理的实现 | 第44-45页 |
| ·基于投影法的图像标准裁切 | 第45-48页 |
| ·自动背景滤除 | 第48-51页 |
| ·抠像技术及Photoshop 中的背景滤除方法简单介绍 | 第48页 |
| ·基于SUSAN 边缘检测算子的背景滤除 | 第48-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第六章 实验结果及分析 | 第52-60页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·系统流程介绍 | 第52-54页 |
| ·系统中部分功能的实验结果与分析 | 第54-59页 |
| ·色彩自动调整的实验结果与分析 | 第55-57页 |
| ·人脸检测结果分析与说明 | 第57-58页 |
| ·背景滤除结果分析 | 第58-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 第七章 总结与展望 | 第60-61页 |
| 附录 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第69页 |
