《圖像理解:顏色認知計算》是著者將近幾年的研究論文歸納、擴充後整理而成的。
基本介紹
- 書名：圖像理解:顏色認知計算
- 類型：計算機結構、設計與製造
- 出版日期：2013年12月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：9787302347835
- 品牌：清華大學出版社
- 作者：王金華 李兵
- 出版社：清華大學出版社
- 頁數：200頁
- 開本：16
- 定價：29.00
內容簡介,圖書目錄,文摘,
內容簡介
《圖像理解:顏色認知計算》可供計算機、模式識別等領域的科研人員參考，也可作為高等院校圖像處理、計算機視覺方向的教學參考書。主要圍繞顏色認知計算的主題，包含顏色恆常性計算和高動態範圍（High Dynamic Range，HDR）場景可視化技術（色調映射和多曝光融合）兩部分研究成果。全書共11章，內容包括基於灰色表面、ELM以及場景三維幾何結構的自然圖像的顏色恆常性算法，一種多光照條件下光照估計的計算框架，基於不變矩理論的顏色不變性描述子，基於亮度感知理論的HDR場景再現算法，局部自適應雙邊濾波色調映射算法，基於支持向量回歸的多曝光融合算法，以及基於可操縱金字塔的多曝光融合算法
圖書目錄
第1章引言
1.1背景與意義
1.1.1顏色恆常性
1.1.2HDR圖像處理
1.2國內外研究現狀
1.2.1顏色恆常性計算
1.2.2HDR圖像處理
1.3本書的內容和結構安排
參考文獻
第2章無監督的顏色恆常性計算
2.1引言
2.2相關工作介紹
2.2.1White Patch假設
2.2.2Grey World假設
2.2.3Grey Edge假設
2.2.4Grey Surface Identification算法
2.2.5小結
2.3基於灰色表面的顏色恆常性計算
2.3.1基於疊代的灰色表面提取算法
2.3.2基於顏色不變性描述的最佳化算法
2.4實驗結果與分析
2.4.1顏色恆常性計算實驗數據集
2.4.2光照估計的性能評價標準
2.4.3基於321幅SFU圖像集的實驗結果
2.4.4基於900幅圖像集的實驗結果
2.4.5基於11000幅圖像集的實驗結果
2.4.6基於11000幅圖像集子集的實驗結果
2.4.7疊代次數對性能的影響
2.4.8灰色表面統計
2.4.9圖像光照矯正示例
2.5本章小結
參考文獻
第3章有監督的顏色恆常性計算
3.1引言
3.2相關工作介紹
3.2.1基於貝葉斯理論的顏色恆常性計算
3.2.2基於相關性的顏色恆常性計算
3.2.3基於BP神經網路的顏色恆常性計算
3.2.4基於SVR的顏色恆常性計算
3.2.5小結
3.3基於ELM顏色恆常性計算
3.3.1ELM簡介
3.3.2ELM與SVR的比較
3.3.3基於ELM的顏色恆常性計算
3.4實驗結果與分析
3.4.1基於321幅SFU圖像集的實驗結果
3.4.2基於900幅圖像集的實驗結果
3.4.3基於11000幅圖像集的實驗結果
3.4.4ELM與SVR的速度比較實驗
3.4.5圖像光照矯正示例
3.5本章小結
參考文獻
第4章顏色恆常性算法融合
4.1引言
4.2相關工作介紹
4.2.1基於委員會的顏色恆常性算法融合
4.2.2基於自然圖像統計的顏色恆常性算法融合
4.2.3基於室內 戶外圖像場景類的顏色恆常性算法
4.2.4小結
4.3基於場景三維幾何特徵的顏色恆常性計算
4.3.1場景的三維幾何模型
4.3.2算法描述
4.3.3場景的stage分類
4.3.4基於stage模型結構的自然場景分割
4.3.5場景光照估計
4.4實驗結果與分析
4.4.1實驗數據集
4.4.2場景的stage分類器性能
4.4.3單個顏色恆常性算法實驗結果
4.4.4顏色恆常性計算融合算法的實驗結果
4.4.5基於場景的三維幾何結構的顏色恆常性算法實驗結果
4.4.6圖像光照矯正示例
4.5本章小結
參考文獻
第5章多光照顏色恆常性計算
5.1引言
5.2相關工作介紹
5.2.1基於Retinex的多光照顏色恆常性算法
5.2.2基於物理模型的多光照顏色恆常性算法
5.2.3基於局部空間平均顏色的顏色恆常性計算
5.2.4小結
5.3多光照條件下顏色恆常性計算框架
5.3.1框架描述
5.3.2基於樣本塊的光照估計
5.3.3重疊光照處理
5.3.4圖像矯正
5.4實驗結果與分析
5.4.1誤差度量和性能評價
5.4.2超光譜數據集的實驗結果及分析
5.4.3真實場景數據集的實驗結果及分析
5.5本章小結
參考文獻
第6章基於不變矩的顏色不變性描述
6.1引言
6.2相關工作介紹
6.2.1顏色直方圖
6.2.2顏色恆常的顏色索引
6.2.3模糊魯棒的顏色不變性描述子
6.2.4小結
6.3不變矩理論簡介
6.4基於不變矩的顏色不變性描述
6.4.1Diagonal Offset模型
6.4.2兩種新的顏色空間定義
6.4.3顏色的矩不變數
6.4.4離散顏色空間上的實現
6.4.5基於不變矩的顏色不變性描述子
6.4.6顏色不變性描述子的魯棒性分析
6.5實驗結果與分析
6.5.1基於物體識別的實驗及分析
6.5.2基於內容的圖像檢索的實驗及分析
6.6本章小結
參考文獻
第7章基於亮度感知的HDR場景再現
7.1引言
7.2相關工作介紹
7.3存在的問題
7.4基於亮度感知理論的HDR場景再現算法
7.4.1HVS亮度感知理論
7.4.2基於“雙錨”理論的色調映射算法
7.4.3對比度增強
7.4.4顏色校正
7.5實驗結果與分析
7.5.1評價標準
7.5.2性能分析與比較
7.6本章小結
參考文獻
第8章局部自適應雙邊濾波色調映射
8.1引言
8.2相關工作介紹
8.3局部自適應雙邊濾波色調映射算法
8.3.1顏色空間
8.3.2雙邊濾波器
8.3.3自適應對數底的雙邊濾波動態範圍壓縮算法
8.3.4最佳化算法
8.4實驗結果與分析
8.5本章小結
參考文獻
第9章基於支持向量回歸的曝光融合
9.1引言
9.2相關工作介紹
9.2.1灰度極值法
9.2.2加權平均法
9.2.3基於區域特徵法
9.2.4視窗一致性驗證法
9.2.5存在的問題
9.3基於支持向量回歸的多曝光融合算法
9.3.1基於機器學習分類機制的圖像融合
9.3.2支持向量回歸簡介
9.3.3基於支持向量回歸的多曝光融合算法
9.4實驗結果與分析
9.4.1評價標準
9.4.2性能分析與比較
9.5本章小結
參考文獻
第10章基於可操縱金字塔的曝光融合
10.1引言
10.2相關工作介紹
10.2.1無方向的塔形分解
10.2.2有方向的塔形分解
10.3存在的問題
10.4基於可操縱金字塔多曝光融合算法
10.4.1可操縱金字塔簡介
10.4.2基於可操縱金字塔多曝光融合算法
10.5實驗結果與分析
10.5.1評價標準
10.5.2主觀評價
10.5.3客觀評價
10.6本章小結
參考文獻
第11章總結與展望
11.1總結
11.2展望
附錄A各章部分彩圖
1.1背景與意義
1.1.1顏色恆常性
1.1.2HDR圖像處理
1.2國內外研究現狀
1.2.1顏色恆常性計算
1.2.2HDR圖像處理
1.3本書的內容和結構安排
參考文獻
第2章無監督的顏色恆常性計算
2.1引言
2.2相關工作介紹
2.2.1White Patch假設
2.2.2Grey World假設
2.2.3Grey Edge假設
2.2.4Grey Surface Identification算法
2.2.5小結
2.3基於灰色表面的顏色恆常性計算
2.3.1基於疊代的灰色表面提取算法
2.3.2基於顏色不變性描述的最佳化算法
2.4實驗結果與分析
2.4.1顏色恆常性計算實驗數據集
2.4.2光照估計的性能評價標準
2.4.3基於321幅SFU圖像集的實驗結果
2.4.4基於900幅圖像集的實驗結果
2.4.5基於11000幅圖像集的實驗結果
2.4.6基於11000幅圖像集子集的實驗結果
2.4.7疊代次數對性能的影響
2.4.8灰色表面統計
2.4.9圖像光照矯正示例
2.5本章小結
參考文獻
第3章有監督的顏色恆常性計算
3.1引言
3.2相關工作介紹
3.2.1基於貝葉斯理論的顏色恆常性計算
3.2.2基於相關性的顏色恆常性計算
3.2.3基於BP神經網路的顏色恆常性計算
3.2.4基於SVR的顏色恆常性計算
3.2.5小結
3.3基於ELM顏色恆常性計算
3.3.1ELM簡介
3.3.2ELM與SVR的比較
3.3.3基於ELM的顏色恆常性計算
3.4實驗結果與分析
3.4.1基於321幅SFU圖像集的實驗結果
3.4.2基於900幅圖像集的實驗結果
3.4.3基於11000幅圖像集的實驗結果
3.4.4ELM與SVR的速度比較實驗
3.4.5圖像光照矯正示例
3.5本章小結
參考文獻
第4章顏色恆常性算法融合
4.1引言
4.2相關工作介紹
4.2.1基於委員會的顏色恆常性算法融合
4.2.2基於自然圖像統計的顏色恆常性算法融合
4.2.3基於室內 戶外圖像場景類的顏色恆常性算法
4.2.4小結
4.3基於場景三維幾何特徵的顏色恆常性計算
4.3.1場景的三維幾何模型
4.3.2算法描述
4.3.3場景的stage分類
4.3.4基於stage模型結構的自然場景分割
4.3.5場景光照估計
4.4實驗結果與分析
4.4.1實驗數據集
4.4.2場景的stage分類器性能
4.4.3單個顏色恆常性算法實驗結果
4.4.4顏色恆常性計算融合算法的實驗結果
4.4.5基於場景的三維幾何結構的顏色恆常性算法實驗結果
4.4.6圖像光照矯正示例
4.5本章小結
參考文獻
第5章多光照顏色恆常性計算
5.1引言
5.2相關工作介紹
5.2.1基於Retinex的多光照顏色恆常性算法
5.2.2基於物理模型的多光照顏色恆常性算法
5.2.3基於局部空間平均顏色的顏色恆常性計算
5.2.4小結
5.3多光照條件下顏色恆常性計算框架
5.3.1框架描述
5.3.2基於樣本塊的光照估計
5.3.3重疊光照處理
5.3.4圖像矯正
5.4實驗結果與分析
5.4.1誤差度量和性能評價
5.4.2超光譜數據集的實驗結果及分析
5.4.3真實場景數據集的實驗結果及分析
5.5本章小結
參考文獻
第6章基於不變矩的顏色不變性描述
6.1引言
6.2相關工作介紹
6.2.1顏色直方圖
6.2.2顏色恆常的顏色索引
6.2.3模糊魯棒的顏色不變性描述子
6.2.4小結
6.3不變矩理論簡介
6.4基於不變矩的顏色不變性描述
6.4.1Diagonal Offset模型
6.4.2兩種新的顏色空間定義
6.4.3顏色的矩不變數
6.4.4離散顏色空間上的實現
6.4.5基於不變矩的顏色不變性描述子
6.4.6顏色不變性描述子的魯棒性分析
6.5實驗結果與分析
6.5.1基於物體識別的實驗及分析
6.5.2基於內容的圖像檢索的實驗及分析
6.6本章小結
參考文獻
第7章基於亮度感知的HDR場景再現
7.1引言
7.2相關工作介紹
7.3存在的問題
7.4基於亮度感知理論的HDR場景再現算法
7.4.1HVS亮度感知理論
7.4.2基於“雙錨”理論的色調映射算法
7.4.3對比度增強
7.4.4顏色校正
7.5實驗結果與分析
7.5.1評價標準
7.5.2性能分析與比較
7.6本章小結
參考文獻
第8章局部自適應雙邊濾波色調映射
8.1引言
8.2相關工作介紹
8.3局部自適應雙邊濾波色調映射算法
8.3.1顏色空間
8.3.2雙邊濾波器
8.3.3自適應對數底的雙邊濾波動態範圍壓縮算法
8.3.4最佳化算法
8.4實驗結果與分析
8.5本章小結
參考文獻
第9章基於支持向量回歸的曝光融合
9.1引言
9.2相關工作介紹
9.2.1灰度極值法
9.2.2加權平均法
9.2.3基於區域特徵法
9.2.4視窗一致性驗證法
9.2.5存在的問題
9.3基於支持向量回歸的多曝光融合算法
9.3.1基於機器學習分類機制的圖像融合
9.3.2支持向量回歸簡介
9.3.3基於支持向量回歸的多曝光融合算法
9.4實驗結果與分析
9.4.1評價標準
9.4.2性能分析與比較
9.5本章小結
參考文獻
第10章基於可操縱金字塔的曝光融合
10.1引言
10.2相關工作介紹
10.2.1無方向的塔形分解
10.2.2有方向的塔形分解
10.3存在的問題
10.4基於可操縱金字塔多曝光融合算法
10.4.1可操縱金字塔簡介
10.4.2基於可操縱金字塔多曝光融合算法
10.5實驗結果與分析
10.5.1評價標準
10.5.2主觀評價
10.5.3客觀評價
10.6本章小結
參考文獻
第11章總結與展望
11.1總結
11.2展望
附錄A各章部分彩圖
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