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研究生:楊國昌
論文名稱:應用類神經網路於圖像色彩之改善
論文名稱(外文):Application of Neural Networks in Image Color Enhancement
指導教授:陳茂林陳茂林引用關係
指導教授(外文):CHEN,MAO-LIN
口試委員:陳德煒卜文正王紀瑞陳茂林粘孝先
口試委員(外文):CHEN,DER-WEIPU,WEN-CHENGWANG,JEE-RAYCHEN,MAO-LINNIEN,HSIAU-HSIAN
口試日期:2016-06-05
學位類別:碩士
校院名稱:建國科技大學
系所名稱:自動化工程系暨機電光系統研究所
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2016
畢業學年度:104
語文別:中文
論文頁數:60
中文關鍵詞:類神經網路競爭型類神經網路圖片影像RGB三原色
外文關鍵詞:Neural networkCompetitive neural networkVideo imageRGB Trichromatic
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本論文研究應用類神經網路於圖像色彩設計,主要改善一張圖片的色彩RGB三原色,讓圖片影像能有好的影像品質,利用三原色來提升圖片影像的色彩敏銳度,也讓圖片顯示更清晰。
發現傳統的圖片影像處理品質不良,都牽涉圖像的RGB三原色分配不均所造成,因此本文設計以MATLAB為軟體模擬工具,使用競爭型類神經網路,對圖像作學習分類出RGB三原色之成份,再改善品質不好的圖像做RGB三原色的調整,可還原圖片影像之最佳化影像品質。
關鍵字:類神經網路、競爭型類神經網路、圖片影像、RGB三原色
This paper neural network application in image color design, a picture of the major improvements in color RGB primary colors, let the picture image to have a good image quality, the use of the three primary colors to enhance color picture image acuity, but also let the picture clearer. Traditional image found poor quality image processing, are involved RGB color image is caused by the uneven distribution, this article is designed to MATLAB software simulation tools, using competitive neural network for image classification for the study of the RGB color components, and improve the quality of the bad image do RGB color adjustments can be restored to optimize image quality of the video image.
Keywords: Neural network, Competitive neural network, Video image, RGB Trichromatic
目錄
誌謝 I
摘要 II
ABSTRACT III
目錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 VIII
第一章 緒論 1
1-1研究動機與目的 1
1-2研究方法 2
1-3論文章節 3
第二章 彩色影像處理 4
2-1前言 4
2-2色彩基礎 4
2-3光 5
2-4色覺機構 6
2-5色彩的三色表示 7
2-6RGB表色系統 9
2-7 XYZ的表色系統與色彩測量法 10
2-8混色與再現色彩 12
2-9數位色彩的修正方式 15
2-10數位影像處理 16
2-10-1影像處理系統的流程 16
第三章 競爭型學習神經網路 19
3-1類神經網路理論 19
3-2神經元 19
3-3類神經分類 20
3-4類神經方式與演算法 22
第四章 數位影像實驗驗證 25
第五章 結論與未來展望 33
5-1結論 33
5-2未來展望 33
參考文獻 34
個人簡歷 36
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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