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基于模糊色彩技术的图像表达与处理

摘要第3-4页
Abstract第4页
第一章 绪论第8-12页
    1.1 研究背景及意义第8页
    1.2 国内外的发展现状第8-10页
    1.3 本文的研究内容第10页
    1.4 本文的结构安排第10-12页
第二章 模糊色彩感知概述第12-20页
    2.1 色彩感知的基本概念第12-13页
        2.1.1 色彩的感知过程模型第12-13页
        2.1.2 色彩的心理作用评价和生理作用评价第13页
        2.1.3 色彩对人心理情绪的影响第13页
    2.2 色彩调和方案第13-15页
        2.2.1 基本概念第13页
        2.2.2 色相的调和方案第13-15页
        2.2.3 明度的调和方案第15页
    2.3 模糊色彩模型第15-18页
        2.3.1 基本概念第15页
        2.3.2 基于语义量化的模糊色彩模型第15-16页
        2.3.3 模糊颜色直方图第16-17页
        2.3.4 基于经典色彩表征体系的模糊色彩模型第17-18页
    2.4 本章小结第18-20页
第三章 基于HSV色彩空间的模糊色彩模型的图像处理研究第20-28页
    3.1 模糊色彩模型转化的流程介绍第20页
    3.2 基于HSV色彩空间的模糊色彩模型介绍第20-24页
        3.2.1 HSV色彩空间第20-21页
        3.2.2 HSV与RGB直接的相互转换第21-22页
        3.2.3 基于HSV的模糊色彩模型第22-24页
    3.3 基于HSV的模糊色彩模型的图像研究第24页
        3.3.1 处理图像颜色第24页
        3.3.2 模糊色彩转化为HSV第24页
    3.4 参数分析第24-26页
        3.4.1 a值和b值变化对图像的影响第24-25页
        3.4.2 e值和f值变化对图像的影响第25-26页
        3.4.3 小结第26页
    3.5 图像优化渲染第26-27页
        3.5.1 马赛克模型第26页
        3.5.2 渲染效果第26-27页
    3.6 本章小结第27-28页
第四章 基于RGB色彩空间的模糊马赛克风格渲染技术第28-46页
    4.1 引言第28-29页
    4.2 相关工作第29-30页
    4.3 系统框架第30-35页
        4.3.1 马赛克模型第31页
        4.3.2 模型转化第31-34页
        4.3.3 图像赋色策略第34页
        4.3.4 图像渲染第34-35页
    4.4 赋色策略参数分析第35-40页
        4.4.1 ε值和 λ 值变化对图像的影响第35-37页
        4.4.2 η 值变化对图像的影响第37-38页
        4.4.3 μ 值变化对图像的影响第38-39页
        4.4.4 ε值、λ 值与 η 值的共同变化对图像的影响第39-40页
        4.4.5 小结第40页
    4.5 模拟艺术家赋色思维第40-45页
        4.5.1 随机化模拟艺术家赋色思维第40-41页
        4.5.2 针对性模拟艺术家赋色思维第41-44页
        4.5.3 模拟艺术家赋色思维的局限性第44-45页
    4.6 本章小结第45-46页
第五章 基于模糊色彩模型的辅助系统第46-58页
    5.1 open Frameworks开源框架简介第46页
    5.2 系统开发第46-54页
        5.2.1 构建RGB模糊色彩空间第46-48页
        5.2.2 构建马赛克模型第48-52页
        5.2.3 构建图像赋色策略第52页
        5.2.4 构建HSV模糊色彩空间第52-53页
        5.2.5 约束代表色(色彩调和)第53-54页
    5.3 辅助系统第54-57页
        5.3.1 系统功能第54-57页
        5.3.2 系统操作流程及作品展示第57页
    5.4 本章小结第57-58页
主要结论与展望第58-60页
    主要结论第58页
    展望第58-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-64页
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文第64页

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