| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·论文研究目的和意义 | 第7-8页 |
| ·高动态范围压缩算法研究的现状 | 第8页 |
| ·本文主要工作 | 第8-11页 |
| 第二章 高动态范围图像和人眼视觉特性 | 第11-19页 |
| ·高动态范围图像 | 第11-14页 |
| ·高动态范围图像基本概念 | 第11-12页 |
| ·高动态范围图像的获取及存储 | 第12-14页 |
| ·人眼视觉特性和视觉模型 | 第14-18页 |
| ·人眼视觉特性 | 第14-16页 |
| ·人眼视觉模型 | 第16-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 高动态范围压缩算法 | 第19-35页 |
| ·高动态范围压缩算法分类 | 第19-20页 |
| ·全局压缩算法 | 第20-25页 |
| ·线性压缩 | 第20-21页 |
| ·非线性压缩 | 第21-24页 |
| ·直方图调整 | 第24-25页 |
| ·局部压缩算法 | 第25-33页 |
| ·基于双边滤波的压缩算法 | 第25-26页 |
| ·基于摄影学的压缩算法 | 第26页 |
| ·基于 Retinex 理论的尺度压缩算法 | 第26-28页 |
| ·Meylan 基于 Retinex 理论的压缩算法 | 第28-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 基于 Retinex 理论的自适应压缩算法设计 | 第35-49页 |
| ·算法思想及总体设计 | 第35-36页 |
| ·前期处理 | 第36-41页 |
| ·图像的视觉空间转换方法 | 第36-37页 |
| ·图像亮度信息的获取 | 第37-40页 |
| ·图像黑白点校正 | 第40-41页 |
| ·自适应亮度处理方法设计 | 第41-46页 |
| ·图像亮度增强处理 | 第41-45页 |
| ·图像亮度细节信息补偿 | 第45-46页 |
| ·颜色处理方法设计 | 第46-48页 |
| ·彩色图像还原 | 第46-47页 |
| ·颜色增强处理 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于 Retinex 理论的自适应压缩算法实现及评价 | 第49-59页 |
| ·算法具体实现步骤 | 第49-50页 |
| ·算法评价方法 | 第50-53页 |
| ·主观评价 | 第50-51页 |
| ·客观评价 | 第51-52页 |
| ·高动态范围图像评价 | 第52-53页 |
| ·实验结果 | 第53-55页 |
| ·几种方法的比较 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结束语 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录 A 图像 vinesunset 处理后的结果图 | 第67-69页 |
| 附录 B 图像 PeckLake 处理后的结果图 | 第69-71页 |
| 附录 C 图像 memorial 处理后的结果图 | 第71-72页 |
