图像理解：颜色认知计算

1.1 背景与意义
1.1.1 颜色恒常性
1.1.2 HDR图像处理
1.2 国内外研究现状
1.2.1 颜色恒常性计算
1.2.2 HDR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
2.2.1 White Patch假设
2.2.2 Grey World假设
2.2.3 Grey Edge假设
2.2.4 Grey 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
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
3.3.1 EI.M简介
3.3.2 ELM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
3.4.4 ELM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 基于室内一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
……
第5章 多光照颜色恒常性计算
第6章 基于不变矩的颜色不变性描述
第7章 基于亮度感知的HDR场景再现
第8章 局部自适应双边滤波色调映射
第9章 基于支持向量回归的曝光融合
第10章 基于可操纵金字塔的曝光融合
第11章 总结与展望
附录A 各章部分彩图