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面向光照鲁棒的目标识别的方法研究

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面向光照鲁棒的目标识别的方法研究
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-11页
1 引言第11-17页
  1.1 研究背景及意义第11-12页
  1.2 研究现状第12-15页
    1.2.1 目标识别研究现状第12-13页
    1.2.2 光照鲁棒研究现状第13-15页
  1.3 本文主要工作与结构第15-17页
    1.3.1 本文主要工作第15-16页
    1.3.2 本文的结构第16-17页
2 光照鲁棒方法概述第17-26页
  2.1 空域图像光照处理第17-20页
    2.1.1 直方图均衡化第17-19页
    2.1.2 空间滤波第19-20页
  2.2 频域图像光照处理第20-21页
  2.3 Retinex理论第21-24页
    2.3.1 视网膜皮层理论第21-22页
    2.3.2 色彩恒常性理论第22-23页
    2.3.3 Retinex理论模型第23-24页
  2.4 图像质量的评价标准第24-25页
    2.4.1 客观评价指标第24-25页
    2.4.2 目标识别评价指标第25页
  2.5 小结第25-26页
3 基于引导滤波器的多尺度Retinex光照鲁棒图像处理算法第26-44页
  3.1 Retinex研究进展第26-32页
    3.1.1 随机游走Retinex算法第26-27页
    3.1.2 同态滤波Retinex算法第27页
    3.1.3 泊松方程Retinex算法第27-29页
    3.1.4 基于中心环绕的Retinex方法第29-32页
  3.2 图像引导滤波第32-35页
    3.2.1 双边滤波器第33-34页
    3.2.2 引导滤波器第34-35页
  3.3 基于引导滤波器的多尺度Retinex方法第35-43页
    3.3.1 光晕伪影成因第35-36页
    3.3.2 基于引导滤波器的Retinex方法解决光晕伪影问题第36-38页
    3.3.3 基于引导滤波器的多尺度Retinex方法解决色彩恢复问题第38-39页
    3.3.4 实现结果对比和分析第39-43页
  3.4 小结第43-44页
4 面向光照鲁棒的目标识别系统第44-57页
  4.1 面向光照鲁棒的手机实时目标识别系统总体设计第44页
  4.2 面向光照鲁棒的手机实时目标识别系统算法实现第44-51页
    4.2.1 特征选择和提取第45-48页
    4.2.2 特征聚类第48-49页
    4.2.3 构建空间金字塔第49-51页
  4.3 Android平台上实现第51页
  4.4 目标识别系统性能评价第51-56页
    4.4.1 实验环境第52页
    4.4.2 Android开发环境搭建第52页
    4.4.3 数据集建立及预处理第52-53页
    4.4.4 系统识别结果第53-56页
  4.5 小结第56-57页
5 结论第57-59页
  5.1 本文主要工作第57-58页
  5.2 工作展望第58-59页
参考文献第59-62页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第62-64页
学位论文数据集第64页

本篇论文共64页,点击这进入下载页面
 
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