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基于生物视觉融合机制的图像增强算法研究
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基于生物视觉融合机制的图像增强算法研究
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-9页
第一章 绪论
第9-16页
1.1 图像增强的研究背景和意义
第9-10页
1.2 图像增强技术的国内外发展史
第10-15页
1.2.1 可见光和红外光融合的发展现状
第10-11页
1.2.2 高动态图像增强发展现状
第11-15页
1.3 本章小结
第15-16页
第二章 生物视觉机制的基本理论
第16-25页
2.1 响尾蛇可见光和红外光融合机制
第16-18页
2.1.1 响尾蛇视觉解剖结构
第16页
2.1.2 响尾蛇视觉融合机制特性
第16-18页
2.2 人眼视觉对亮度全局和局部自适应调节能力
第18-21页
2.2.1 视网膜的解剖结构
第18-19页
2.2.2 光感受器的生物特性
第19-20页
2.2.3 人眼神经节细胞感受野理论
第20-21页
2.3 颜色模型
第21-24页
2.3.1 色彩三要素
第21-22页
2.3.2 颜色的组合
第22页
2.3.3 多种颜色模型
第22-24页
2.4 本章小结
第24-25页
第三章 基于响尾蛇融合机制的可见光与红外光的融合算法
第25-36页
3.1 响尾蛇融合机制基础
第25-26页
3.1.1 生物视觉的侧抑制现象
第25页
3.1.2 中心-外周分离网络模型
第25-26页
3.2 响尾蛇六种融合机制的模拟和实验
第26-33页
3.2.1 红外光增强可见光机制
第26-27页
3.2.2 可见光增强红外光机制
第27-28页
3.2.3 红外光抑制可见光机制
第28-29页
3.2.4 可见光抑制红外光机制
第29-30页
3.2.5 可见光AND红外光机制
第30-32页
3.2.6 可见光OR红外光机制
第32-33页
3.3 基于响尾蛇融合机制的可见光与红外光的融合算法
第33-35页
3.3.1 灰度空间融合增强算法
第33-34页
3.3.2 彩色空间融合增强算法
第34-35页
3.4 本章小节
第35-36页
第四章 基于人眼视觉融合的高动态图像增强
第36-65页
4.1 引言
第36页
4.2 算法的流程
第36-48页
4.2.1 RGB通道转换到灰度通道
第37页
4.2.2 自适应的全局亮度增强
第37-43页
4.2.2.1 明适应和暗适应过程对全局亮度的增强
第37-42页
4.2.2.2 自适应全局亮度的增强
第42-43页
4.2.3 局部对比度的增强
第43-46页
4.2.3.1 神经节细胞感受野中心-外周模型对局部的增强
第43-46页
4.2.3.2 DOG模型增强局部对比度
第46页
4.2.4 融合
第46-47页
4.2.5 颜色处理
第47页
4.2.6 在RGB空间的边界增强
第47-48页
4.3 融合算法结果分析
第48-58页
4.3.1 融合算法主观评价
第49-55页
4.3.2 融合算法客观评价
第55-56页
4.3.3 融合算法的颜色饱和度
第56-58页
4.4 改进算法
第58-64页
4.4.1 全局亮度层次感增强
第59-60页
4.4.2 颜色校正
第60-62页
4.4.3 改进算法的主观和客观分析
第62-64页
4.4.3.1 改进算法的主观分析
第62-63页
4.4.3.2 改进算法的客观分析
第63-64页
4.5 本章小结
第64-65页
第五章 总结与展望
第65-67页
致谢
第67-68页
参考文献
第68-72页
攻读硕士学位期间取得的成果
第72-73页
本篇论文共
73
页,
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