声明
摘要
英文缩略语表
第一章 绪论
1.1 颜色视觉和颜色空间
1.1.1 颜色视觉
1.1.2 颜色空间
1.2 彩色化的应用与研究意义
1.3 国内外的研究现状
1.4 基于模板的彩色化算法
1.4.1 welsh的彩色化算法
1.4.2 Irony的彩色化算法
1.4.3 基于网络的彩色化算法
1.5 基于人工干预的彩色化算法
1.5.1 Levin的彩色化算法
1.5.2 基于测地距离的彩色化算法
1.5.3 基于能量最小化的彩色化算法
1.6 本文研究内容及主要成果
1.6.1 论文研究目标和拟解决关键问题
1.6.2 本文的主要成果和创新点
1.7 本文的主要内容及章节安排
第二章 基于贝叶斯非局部均值推断的彩色化技术
2.1 贝叶斯图像分析方法
2.1.1 贝叶斯概率模型
2.1.2 预测器选择
2.2 彩色化观测模型
2.3 贝叶斯彩色化算法描述
2.3.1 似然概率p(IG,IL|IC)
2.3.2 先验概率p(IC)
2.3.3 MAP估计
2.4 整个彩色化算法流程
2.5 实验结果及分析
2.6 本章小结
第三章 基于双边滤波器的图像修复及彩色化技术
3.1 引言
3.2 基于欧氏距离的优先级排序
3.3 基于BBF的联合修复和彩色化算法
3.3.1 BBF算法
3.3.2 自适应加权策略
3.3.3 算法流程图
3.4 实验结果及分析
3.5 本章小结
第四章 基于局部纹理的色彩转移技术
4.1 色彩转移的国内外研究现状
4.2 传统的色彩转移算法
4.2.1 基于ιαβ颜色空间的色彩转移算法
4.2.2 基于概率分布转移的色彩转移算法
4.2.3 基于图像分割的色彩转移算法
4.3 基于局部纹理匹配的色彩转移算法
4.3.1 基于SIFT的特征点提取
4.3.2 基于局部纹理的特征点匹配
4.4 实验结果及分析
4.5 本章小结
第五章 总结与展望
参考文献
致谢
作者攻读博士学位期间撰写及发表的论文