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基于线性近邻和流形保持的图像彩色化研究

摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
第一章 绪论第14-21页
    1.1 研究背景及意义第14-16页
    1.2 图像彩色化基本概念第16-19页
        1.2.1 彩色化的研究分类第16-18页
        1.2.2 彩色化的应用第18-19页
    1.3 研究内容和论文结构第19-21页
        1.3.1 主要研究内容第19-20页
        1.3.2 论文结构安排第20-21页
第二章 图像彩色化的主要方法和研究现状第21-40页
    2.1 颜色转移方法第21-27页
        2.1.1 利用统计特性的颜色转移第21-22页
        2.1.2 利用图像本质的颜色转移第22-23页
        2.1.3 基于高斯模型的彩色化第23-24页
        2.1.4 局部稀疏编码的彩色化第24-25页
        2.1.5 基于颜色组合的颜色转移第25-26页
        2.1.6 其他第26-27页
    2.2 局部颜色扩散方法第27-38页
        2.2.1 种子像素扩散第27-28页
        2.2.2 优化的颜色扩散第28-29页
        2.2.3 颜色修复的彩色化第29-30页
        2.2.4 基于图切分的彩色化第30-31页
        2.2.5 不平度颜色混合的图像彩色化第31-32页
        2.2.6 半监督学习的颜色扩散第32-34页
        2.2.7 基于竞争的颜色扩散第34页
        2.2.8 采用再生核空间的图像彩色化第34-35页
        2.2.9 采用混合权值的颜色扩散第35-37页
        2.2.10 基于自适应邻域的图像彩色化第37-38页
        2.2.11 其他第38页
    2.3 本章小结第38-40页
第三章 避免颜色越界的各向异性扩散图像彩色化第40-61页
    3.1 研究内容第40-41页
    3.2 扩散方程第41-43页
    3.3 颜色空间第43-46页
    3.4 各向异性扩散图像彩色化方法第46-50页
        3.4.1 图像彩色化中的各向异性扩散第46-47页
        3.4.2 阻止颜色越界的各向异性扩散张量第47-49页
        3.4.3 彩色化算法实现第49-50页
    3.5 实验结果和讨论第50-59页
    3.6 本章小结第59-61页
第四章 采用线性近邻和加权平滑的局部颜色扩散第61-77页
    4.1 研究内容第61页
    4.2 半监督学习方法第61-64页
        4.2.1 图半监督学习第61-62页
        4.2.2 高斯随机场方法第62-63页
        4.2.3 线性近邻传递法第63-64页
    4.3 基于线性近邻和加权平滑的局部颜色扩散第64-70页
        4.3.1 全局染色阶段第64-68页
        4.3.2 精细处理阶段第68-70页
    4.4 实验结果和讨论第70-75页
    4.5 本章小结第75-77页
第五章 利用流形保持和四叉树的局部颜色扩散第77-91页
    5.1 研究内容第77页
    5.2 流形学习方法第77-79页
    5.3 基于流形保持和四叉树加速的局部颜色扩散第79-82页
        5.3.1 构建权值第79页
        5.3.2 图像彩色化第79-81页
        5.3.3 四叉树加速第81-82页
    5.4 实验结果和讨论第82-89页
    5.5 本章小结第89-91页
第六章 基于K近邻和局部线性嵌入的图像彩色化第91-100页
    6.1 研究内容第91页
    6.2 K近邻方法第91-93页
    6.3 采用K近邻和局部线性嵌入的图像彩色化第93-95页
        6.3.1 邻域点第93-94页
        6.3.2 图像彩色化第94-95页
    6.4 实验结果和讨论第95-99页
    6.5 本章小结第99-100页
第七章 结论与展望第100-103页
    7.1 总结第100-102页
    7.2 展望第102-103页
参考文献第103-112页
作者在攻读博士学位期间公开发表的论文第112-113页
致谢第113-115页

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