本书针对图像处理中常见的问题，如噪声、对比度不足、颜色不统一等，提供了多种预处理方法。首先，针对低照度图像，本书介绍了一种对比度增强方法，该方法可以有效提高图像的视觉效果，使其更清晰。此外，对于不同相机拍摄的彩色图像间颜色不统一的问题，本书也提出了一种有效的颜色转移方法，确保不同来源的图像在色彩上保持一致。对于灰度化处理，本书提出了一种考虑色彩信息损失的方法，既简化了图像又保留了重要色彩信息。此外，针对脉冲噪声，本书还给出了一种基于线性结构特征的滤波方法。此外，本书还给出了一种基于tanh函数及Gamma函数的深度估计方法。在介绍这些方法时，本书不仅详细阐述了其原理、处理步骤和参数设置，还通过实验验证了其效果。最后，本书总结了这些方法的优点，使其更具实用性。

第1章 绪论
1.1 色觉原理
1.2 色觉理论
1.3 可见光
1.4 颜色空间
1.4.1 RGB颜色空间
1.4.2 HSV颜色空间
1.4.3 CIE XYZ颜色空间
1.4.4 CIE L*a*b*颜色空间
1.5 本章小结
本章参考文献
第2章 基于Gamma校正的彩色图像对比度增强方法
2.1 基本理论知识
2.1.1 直方图均衡化
2.1.2 Gamma校正
2.1.3 Retinex
2.1.4 加权分布自适应Gamma校正方法
2.2 基于Gamma校正及Retinex的彩色图像对比度增强方法
2.2.1 方法设计思路
2.2.2 方法介绍
2.2.3 评价方法
2.2.4 实验与讨论
2.3 基于亮度权重调整的彩色图像对比度增强方法
2.3.1 方法介绍
2.3.2 参数设置
2.3.3 实验与讨论
2.4 本章小结
本章参考文献
第3章 基于伪彩色抑制的彩色图像颜色转移方法
3.1 基础知识
3.1.1 研究现状
3.1.2 Reinhard颜色转移方法
3.1.3 迭代分布转移方法
3.1.4 Ueda颜色转移方法
3.2 基于迭代分布转移的颜色转移方法
3.2.1 方法介绍
3.2.2 评价方法
3.2.3 实验及讨论
3.3 基于伪彩色抑制的彩色图像颜色转移方法
3.3.1 方法介绍
3.3.2 实验及讨论
3.4 本章小结
本章参考文献
第4章 基于色彩信息的彩色图像灰度化方法
4.1 基本理论知识
4.1.1 亮度分量
4.1.2 Gooch的灰度化方法
4.2 考虑颜色空间距离的彩色图像灰度化方法
4.2.1 方法介绍
4.2.2 评价方法
4.2.3 实验及讨论
4.3 一种带符号的颜色距离的彩色图像灰度化方法
4.3.1 带符号的颜色距离
4.3.2 实验及讨论
4.4 考虑对比度的彩色图像灰度化方法
4.4.1 方法介绍
4.4.2 实验及讨论
4.5 本章小结
本章参考文献
第5章 基于线性结构特征的脉冲噪声滤波方法
5.1 基本理论知识
5.1.1 噪声模型
5.1.2 噪声检测
5.1.3 评价方法
5.2 考虑局部线性结构的滤波方法
5.2.1 方法介绍
5.2.2 实验及讨论
5.3 考虑多方向线性结构的滤波方法
5.3.1 方法介绍
5.3.2 实验与讨论
5.4 基于代价函数的向量滤波方法
5.4.1 噪声模型
5.4.2 本节方法介绍
5.4.3 实验与讨论
5.5 本章小结
本章参考文献
第6章 基于tanh函数及Gamma函数的花粉图像深度估计方法
6.1 深度图像介绍
6.1.1 场景深度的表示
6.1.2 场景深度的获取
6.2 花粉图像边缘检测方法
6.2.1 深度图像估计
6.2.2 获取花粉图像
6.2.3 基于改进Canny算子的边缘检测
6.2.4 图像细化
6.2.5 提取边缘图像最长线
6.2.6 实验及讨论
6.3 基于tanh函数的花粉深度图像修正方法
6.3.1 主要实现思想
6.3.2 基于tanh函数的深度图像修正
6.3.3 参数设置
6.3.4 实验及讨论
6.4 基于Gamma函数的花粉深度图像修正方法
6.4.1 主要实现思想
6.4.2 基于Gamma函数的花粉深度图像修正方法一
6.4.3 基于Gamma函数的花粉深度图像修正方法二
6.4.4 实验及讨论
6.5 本章小结
本章参考文献