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　　本专著是著者将近几年的研究论文归纳、扩充后整理而成的，主要围绕颜色认知计算的主题，包含颜色恒常性计算和高动态范围(HighDynamicRange，HDR)场景可视化技术(色调映射和多曝光融合)两部分研究成果。全书共11章，内容包括基于灰色表面、ELM以及场景三维几何结构的自然图像的颜色恒常性算法，一种多光照条件下光照估计的计算框架，基于不变矩理论的颜色不变性描述子，基于亮度感知理论的HDR场景再现算法，局部自适应双边滤波色调映射算法，基于支持向量回归的多曝光融合算法，以及基于可操纵金字塔的多曝光融合算法。

本书可供计算机、模式识别等领域的科研人员参考，也可作为高等院校图像处理、计算机视觉方向的教学参考书。

第1章引言

1.1背景与意义

1.1.1颜色恒常性

1.1.2HDR图像处理

1.2国内外研究现状

1.2.1颜色恒常性计算

1.2.2HDR图像处理

1.3本书的内容和结构安排

参考文献

第2章无监督的颜色恒常性计算

2.1引言

2.2相关工作介绍

2.2.1White Patch假设

2.2.2Grey World假设

2.2.3Grey Edge假设

2.2.4Grey Surface Identification算法

2.2.5小结

2.3基于灰色表面的颜色恒常性计算

2.3.1基于迭代的灰色表面提取算法

2.3.2基于颜色不变性描述的优化算法

2.4实验结果与分析

2.4.1颜色恒常性计算实验数据集

2.4.2光照估计的性能评价标准

2.4.3基于321幅SFU图像集的实验结果

2.4.4基于900幅图像集的实验结果

2.4.5基于11000幅图像集的实验结果

2.4.6基于11000幅图像集子集的实验结果

2.4.7迭代次数对性能的影响

2.4.8灰色表面统计

2.4.9图像光照矫正示例

2.5本章小结

参考文献

目录图像理解——颜色认知计算第3章有监督的颜色恒常性计算

3.1引言

3.2相关工作介绍

3.2.1基于贝叶斯理论的颜色恒常性计算

3.2.2基于相关性的颜色恒常性计算

3.2.3基于BP神经网络的颜色恒常性计算

3.2.4基于SVR的颜色恒常性计算

3.2.5小结

3.3基于ELM颜色恒常性计算

3.3.1ELM简介

3.3.2ELM与SVR的比较

3.3.3基于ELM的颜色恒常性计算

3.4实验结果与分析

3.4.1基于321幅SFU图像集的实验结果

3.4.2基于900幅图像集的实验结果

3.4.3基于11000幅图像集的实验结果

3.4.4ELM与SVR的速度比较实验

3.4.5图像光照矫正示例

3.5本章小结

参考文献

第4章颜色恒常性算法融合

4.1引言

4.2相关工作介绍

4.2.1基于委员会的颜色恒常性算法融合

4.2.2基于自然图像统计的颜色恒常性算法融合

4.2.3基于室内户外图像场景类的颜色恒常性算法

4.2.4小结

4.3基于场景三维几何特征的颜色恒常性计算

4.3.1场景的三维几何模型

4.3.2算法描述

4.3.3场景的stage分类

4.3.4基于stage模型结构的自然场景分割

4.3.5场景光照估计

4.4实验结果与分析

4.4.1实验数据集

4.4.2场景的stage分类器性能

4.4.3单个颜色恒常性算法实验结果

4.4.4颜色恒常性计算融合算法的实验结果

4.4.5基于场景的三维几何结构的颜色恒常性算法实验结果

4.4.6图像光照矫正示例

4.5本章小结

参考文献

第5章多光照颜色恒常性计算

5.1引言

5.2相关工作介绍

5.2.1基于Retinex的多光照颜色恒常性算法

5.2.2基于物理模型的多光照颜色恒常性算法

5.2.3基于局部空间平均颜色的颜色恒常性计算

5.2.4小结

5.3多光照条件下颜色恒常性计算框架

5.3.1框架描述

5.3.2基于样本块的光照估计

5.3.3重叠光照处理

5.3.4图像矫正

5.4实验结果与分析

5.4.1误差度量和性能评价

5.4.2超光谱数据集的实验结果及分析

5.4.3真实场景数据集的实验结果及分析

5.5本章小结

参考文献

第6章基于不变矩的颜色不变性描述

6.1引言

6.2相关工作介绍

6.2.1颜色直方图

6.2.2颜色恒常的颜色索引

6.2.3模糊鲁棒的颜色不变性描述子

6.2.4小结

6.3不变矩理论简介

6.4基于不变矩的颜色不变性描述

6.4.1DiagonalOffset模型

6.4.2两种新的颜色空间定义

6.4.3颜色的矩不变量

6.4.4离散颜色空间上的实现

6.4.5基于不变矩的颜色不变性描述子

6.4.6颜色不变性描述子的鲁棒性分析

6.5实验结果与分析

6.5.1基于物体识别的实验及分析

6.5.2基于内容的图像检索的实验及分析

6.6本章小结

参考文献

第7章基于亮度感知的HDR场景再现

7.1引言

7.2相关工作介绍

7.3存在的问题

7.4基于亮度感知理论的HDR场景再现算法

7.4.1HVS亮度感知理论

7.4.2基于“双锚”理论的色调映射算法

7.4.3对比度增强

7.4.4颜色校正

7.5实验结果与分析

7.5.1评价标准

7.5.2性能分析与比较

7.6本章小结

参考文献

第8章局部自适应双边滤波色调映射

8.1引言

8.2相关工作介绍

8.3局部自适应双边滤波色调映射算法

8.3.1颜色空间

8.3.2双边滤波器

8.3.3自适应对数底的双边滤波动态范围压缩算法

8.3.4优化算法

8.4实验结果与分析

8.5本章小结

参考文献

第9章基于支持向量回归的曝光融合

9.1引言

9.2相关工作介绍

9.2.1灰度极值法

9.2.2加权平均法

9.2.3基于区域特征法

9.2.4窗口一致性验证法

9.2.5存在的问题

9.3基于支持向量回归的多曝光融合算法

9.3.1基于机器学习分类机制的图像融合

9.3.2支持向量回归简介

9.3.3基于支持向量回归的多曝光融合算法

9.4实验结果与分析

9.4.1评价标准

9.4.2性能分析与比较

9.5本章小结

参考文献

第10章基于可操纵金字塔的曝光融合

10.1引言

10.2相关工作介绍

10.2.1无方向的塔形分解

10.2.2有方向的塔形分解

10.3存在的问题

10.4基于可操纵金字塔多曝光融合算法

10.4.1可操纵金字塔简介

10.4.2基于可操纵金字塔多曝光融合算法

10.5实验结果与分析

10.5.1评价标准

10.5.2主观评价

10.5.3客观评价

10.6本章小结

参考文献

第11章总结与展望

11.1总结

11.2展望

附录A各章部分彩图

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