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基于Retinex理论的图像增强凸优化模型研究

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基于Retinex理论的图像增强凸优化模型研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
主要符号对照表及缩略词表第9-10页
第一章 绪论第10-18页
  1.1 图像增强的研究背景及意义第10-12页
  1.2 图像增强的基本方法第12-13页
    1.2.1 对比度线性展宽第12页
    1.2.2 非线性动态范围调整第12-13页
    1.2.3 直方图均衡化第13页
    1.2.4 伪彩色增强第13页
  1.3 国内外研究现状及发展趋势第13-16页
1.3.1“Retinex”的概念介绍第13-15页
    1.3.2 国内外研究现状及发展趋势第15-16页
  1.4 本文所做工作及基本方法、创新点第16-17页
  1.5 本论文的结构安排第17-18页
第二章 图像增强的经典方法综述第18-26页
  2.1 图像增强的数学模型第18页
  2.2 原始的“Retinex”算法第18-19页
  2.3 基于路径的算法第19-20页
  2.4 单尺度Retinex(SSR)算法和多尺度Retinex(MSR)算法第20-21页
  2.5 带彩色恢复的多尺度Retinex(MSRCR)算法第21-22页
  2.6 基于PDE的算法第22-23页
  2.7 变分公式第23-26页
    2.7.1 全变分(TV)的定义第23-24页
    2.7.2 基于Retinex的变分模型第24-26页
第三章 基于Retinex的新的凸优化模型和算法第26-38页
  3.1 基于能量的图像处理第26-27页
    3.1.1 能量泛函的定义第26页
    3.1.2 能量泛函的例子第26-27页
  3.2 TV模型第27-28页
  3.3 基于Retinex的新的凸优化模型第28-33页
  3.4 提出的凸优化模型的数值解法第33-38页
第四章 数值实验第38-51页
  4.1 引言第38-39页
  4.2 自然图像上的实验结果第39-44页
  4.3 参数对实验结果的影响第44-49页
  4.4 医学图像上的实验结果第49-50页
  4.5 本章小结第50-51页
第五章 结论第51-53页
  5.1 工作总结第51页
  5.2 工作展望第51-53页
致谢第53-54页
参考文献第54-60页
攻读硕士学位期间研究成果第60-61页

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