基于JND曲线特性的图像增强方法研究



基于JND曲线特性的图像增强方法研究

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基于JND曲线特性的图像增强方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-17页
· 数字图像学的发展历程	第8-11页
· 研究课题的背景和意义	第11-12页
· 图像增强的发展现状	第12-14页
· 传统的图像增强算法	第13页
· 基于多尺度分析的图像增强方法	第13页
· 模糊增强方法	第13-14页
· 基于传递型算法的图像增强技术	第14页
· 基于人类视觉的图像增强技术	第14页
· 本课题的目的	第14-15页
· 结构安排	第15-17页
2 人眼视觉系统概述	第17-26页
· 人眼结构	第17-19页
· 人眼视觉特性	第19-20页
· 人眼的感知系统	第20-24页
· 视觉信息传递过程	第20-21页
· 感受野	第21-22页
· 视觉注意机制	第22-24页
· 小结	第24-26页
3 图像基础增强算法的概述及改进	第26-38页
· 灰度拉伸	第26-28页
· 线性拉伸	第26-28页
· 非线性拉伸	第28页
· 直方图均衡化和直方图均衡化的改进	第28-31页
· 直方图均衡化	第29-31页
· 直方图改进	第31页
· 滤波器	第31-33页
· 空间滤波器	第31-32页
· 频域滤波器	第32-33页
· 图像的锐化	第33-34页
· 微分算子	第33页
· 梯度算子	第33-34页
· 基于临界可见偏差的均值滤波器算法	第34-37页
· 总结	第37-38页
4 基于 JND 曲线特性的图像增强算法	第38-52页
· 韦伯定律和 JND 曲线	第38-43页
· 临界可见偏差曲线	第39-40页
· 韦伯定律和改进型临界可见偏差曲线	第40-43页
· 线性拉伸的应用	第43-44页
· 基于临界可见偏差的块模式图像增强算法	第44-46页
· 算法的描述和步骤	第46-48页
· 实验结果	第48-51页
· 总结	第51-52页
5 总结和展望	第52-54页
· 全文回顾	第52页
· 图像增强技术未来展望	第52-54页
致谢	第54-55页
参考文献	第55-58页
攻读学位期间的研究成果	第58页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。

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