數字圖像預處理技術

目 錄
第1章 緒論 1
1.1 色覺原理 2
1.2 色覺理論 3
1.3 可見光 4
1.4 顏色空間 5
1.4.1 RGB顏色空間 6
1.4.2 HSV顏色空間 7
1.4.3 CIE XYZ顏色空間 9
1.4.4 CIE L*a*b*顏色空間 12
1.5 本章小結 14
本章參考文獻 15
第2章 基於Gamma校正的彩色圖像對比度增強方法 17
2.1 基本理論知識 18
2.1.1 直方圖均衡化 18
2.1.2 Gamma校正 21
2.1.3 Retinex 23
2.1.4 加權分佈自適應Gamma校正方法 26
2.2 基於Gamma校正及Retinex的彩色圖像對比度增強方法 27
2.2.1 方法設計思路 28
2.2.2 方法介紹 28
2.2.3 評價方法 32
2.2.4 實驗與討論 35
2.3 基於亮度權重調整的彩色圖像對比度增強方法 38
2.3.1 方法介紹 38
2.3.2 參數設置 41
2.3.3 實驗與討論 45
2.4 本章小結 50
本章參考文獻 50
第3章 基於偽彩色抑制的彩色圖像顏色轉移方法 53
3.1 基礎知識 54
3.1.1 研究現狀 54
3.1.2 Reinhard顏色轉移方法 56
3.1.3 迭代分佈轉移方法 58
3.1.4 Ueda顏色轉移方法 60
3.2 基於迭代分佈轉移的顏色轉移方法 63
3.2.1 方法介紹 63
3.2.2 評價方法 68
3.2.3 實驗及討論 69
3.3 基於偽彩色抑制的彩色圖像顏色轉移方法 83
3.3.1 方法介紹 83
3.3.2 實驗及討論 84
3.4 本章小結 90
本章參考文獻 91
第4章 基於色彩信息的彩色圖像灰度化方法 95
4.1 基本理論知識 96
4.1.1 亮度分量 96
4.1.2 Gooch的灰度化方法 97
4.2 考慮顏色空間距離的彩色圖像灰度化方法 99
4.2.1 方法介紹 99
4.2.2 評價方法 101
4.2.3 實驗及討論 103
4.3 一種帶符號的顏色距離的彩色圖像灰度化方法 112
4.3.1 帶符號的顏色距離 112
4.3.2 實驗及討論 113
4.4 考慮對比度的彩色圖像灰度化方法 116
4.4.1 方法介紹 116
4.4.2 實驗及討論 118
4.5 本章小結 122
本章參考文獻 123
第5章 基於線性結構特徵的脈沖噪聲濾波方法 125
5.1 基本理論知識 126
5.1.1 噪聲模型 126
5.1.2 噪聲檢測 126
5.1.3 評價方法 127
5.2 考慮局部線性結構的濾波方法 128
5.2.1 方法介紹 130
5.2.2 實驗及討論 132
5.3 考慮多方向線性結構的濾波方法 136
5.3.1 方法介紹 136
5.3.2 實驗與討論 140
5.4 基於代價函數的向量濾波方法 145
5.4.1 噪聲模型 145
5.4.2 本節方法介紹 146
5.4.3 實驗與討論 147
5.5 本章小結 152
本章參考文獻 152
第6章 基於tanh函數及Gamma函數的花粉圖像深度估計方法 155
6.1 深度圖像介紹 156
6.1.1 場景深度的表示 156
6.1.2 場景深度的獲取 158
6.2 花粉圖像邊緣檢測方法 161
6.2.1 深度圖像估計 161
6.2.2 獲取花粉圖像 163
6.2.3 基於改進Canny算子的邊緣檢測 164
6.2.4 圖像細化 169
6.2.5 提取邊緣圖像最長線 171
6.2.6 實驗及討論 172
6.3 基於tanh函數的花粉深度圖像修正方法 179
6.3.1 主要實現思想 179
6.3.2 基於tanh函數的深度圖像修正 181
6.3.3 參數設置 184
6.3.4 實驗及討論 185
6.4 基於Gamma函數的花粉深度圖像修正方法 189
6.4.1 主要實現思想 190
6.4.2 基於Gamma函數的花粉深度圖像修正方法一 191
6.4.3 基於Gamma函數的花粉深度圖像修正方法二 192
6.4.4 實驗及討論 194
6.5 本章小結 201
本章參考文獻 202