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第一章 引言
1.1彩色图像增强和彩色图像分割研究的背景和意义
1.2彩色图像增强的研究现状
1.2.1彩色图像平滑算法的研究现状
1.2.2基于对比度的彩色图像增强算法
1.3彩色图像分割算法的研究现状
1.4本文的主要工作与内容安排
第二章 色彩知觉与颜色空间
2.1色彩知觉与人眼的视觉特性
2.1.1色彩知觉
2.1.2人眼视觉特性
2.2 颜色模型及颜色相似性度量
2.2.1颜色模型
2.2.2颜色相似性度量—色差计算
第三章 基于色貌模型的彩色图像增强
3.1色貌现象
3.2色貌模型
3.2.1色适应与色适应变换
3.2.2色貌模型
3.2.3色貌模型存在的问题
3.3基于色貌模型CAM02和iCAM的图像增强
3.3.1基于CIE CAM02和iCAM的图像增强
3.3.2图像增强结果分析
第四章 基于感知模型的彩色图像双边滤波
4.1双边滤波的理论基础及存在的问题
4.2双边滤波的象素相似性函数的分析及改进
4.2.1三种新的象素相似性度量函数
4.2.2基于新的象素相似性度量函数的双边滤波器
4.2.3实验结果分析
4.3基于感知模型的彩色图像双边滤波器
4.3.1感知模型—对比度灵敏度函数
4.3.2基于视觉灵敏度函数的线性低通滤波
4.3.3基于感知模型的彩色图像双边滤波器
4.3.4实验结果分析
4.4结论
第五章 彩色图像边缘检测
5.1彩色图像边缘检测的研究现状
5.1.1边缘的定义和分类
5.1.2现有的边缘检测算法及其存在的问题
5.1.3边缘检测的难点
5.2基于视觉特性的多通道多尺度边缘检测
5.2.1算法概述
5.2.2平滑算法的设计
5.2.3图像增强
5.2.4微分算子以及颜色模型的选择
5.2.5边缘二值化阈值的确定
5.3边缘检测结果
5.3.1边缘检测算法的评价
5.3.2边缘检测结果
5.4结论
第六章 基于人眼感知特性的彩色图像分割框架
6.1彩色图像分割现状分析
6.1.1图像分割的定义
6.1.2彩色图像分割算法存在的问题
6.2基于连通标记的彩色图像快速分割算法
6.2.1基于连通域分析的初始分割
6.2.2区域合并
6.3实验结果分析
6.3.1彩色图像分割评价方法
6.3.2实验结果与分析
6.4基于视觉感知模型的彩色图像分割框架
6.4.1基于感知模型的彩色图像分割框架的提出
6.4.2实验结果
6.5结论
第七章 总结与展望
7.1本文研究工作的总结
7.2进一步研究的展望
参考文献
发表论文和科研情况说明
致 谢