彩色图像高精度灰度化算法研究

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彩色图像高精度灰度化算法研究

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彩色图像高精度灰度化算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-6页
1 绪论	第9-15页
1.1 课题研究背景及意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状及发展趋势	第10-13页
1.3 论文主要研究工作及结构安排	第13-15页
2 灰度化相关理论基础	第15-23页
2.1 彩色空间	第15-18页
2.1.1 RGB彩色空间	第15-16页
2.1.2 CIE LAB彩色空间	第16-17页
2.1.3 CIE LCH彩色空间	第17页
2.1.4 IHLS彩色空间	第17页
2.1.5 HSI彩色空间	第17-18页
2.2 彩色距离	第18-19页
2.3 映射函数的选择	第19页
2.4 评价方法	第19-21页
2.5 本章小结	第21-23页
3 基于多尺度图像融合的灰度化算法	第23-39页
3.1 算法基本框架	第24-25页
3.2 高斯-拉普拉斯金字塔	第25-27页
3.2.1 金字塔的分解	第25-27页
3.2.2 金字塔图像的重建	第27页
3.3 融合系数矩阵	第27-29页
3.4 图像融合	第29-33页
3.4.1 梯度域导向图像滤波GGIF	第30-33页
3.4.2 图像的熵	第33页
3.5 算法流程及步骤	第33-35页
3.6 实验结果分析与性能评价	第35-38页
3.6.1 基于定性的方法对比	第35-36页
3.6.2 基于定量的方法对比	第36-38页
3.7 本章小结	第38-39页
4 基于结构相似性的灰度化算法	第39-51页
4.1 算法基本框架	第39-40页
4.2 结构相似性SSIM	第40-41页
4.3 C2G-SSIM	第41-43页
4.4 基于结构相似性的灰度化算法	第43-46页
4.4.1 梯度相似性	第44-45页
4.4.2 Q值	第45-46页
4.5 算法流程及步骤	第46-47页
4.6 实验结果分析与性能评价	第47-50页
4.6.1 基于定性的方法对比	第47-49页
4.6.2 基于定量的方法对比	第49-50页
4.7 本章小结	第50-51页
5 基于高斯颜色空间相关性的灰度化算法	第51-61页
5.1 算法基本框架	第51页
5.2 高斯颜色模型—LMN彩色空间	第51-53页
5.3 基于高斯空间相关性的灰度化算法	第53-56页
5.3.1 亮度信息	第53-54页
5.3.2 色度信息	第51-56页
5.4 算法流程及步骤	第56页
5.5 实验结果分析与性能评价	第56-60页
5.5.1 基于定性的方法对比	第57-58页
5.5.2 基于定量的方法对比	第58-60页
5.6 本章小结	第60-61页
6 总结与展望	第61-63页
6.1 工作总结	第61-62页
6.2 未来展望	第62-63页
参考文献	第63-69页
攻读硕士学位期间的成果	第69-71页
致谢	第71页

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