本站原创摘要5-7
ABSTRACT7-15
第一章 绪论15-23
1.1 论文的课题来源15
1.2 论文的探讨背景与作用15-16
1.3 国内外探讨近况与动态16-19
1.4 论文的主要探讨内容与章节安排19-22
1.4.1 论文的主要探讨内容19-21
1.4.2 论文的章节安排21-22
1.5 论新点22
1.6 本章小结22-23
第二章 多光谱颜色复制的论述系统与技术框架浅析23-40
2.1 颜色再现的目标与运用23-26
2.1.1 光谱颜色再现24-25
2.1.2 色度颜色再现25
2.1.3 正确颜色再现25
2.1.4 等价颜色再现25
2.1.5 对应颜色再现25-26
2.1.6 喜好颜色再现26
2.1.7 本节小结26
2.2 多光谱颜色复制论述与技术系统26-31
2.2.1 当前颜色复制技术的缺陷与未来需求26-28
2.2.2 多光谱颜色复制的技术框架28-30
2.2.3 多光谱颜色复制的优越性30-31
2.3 多光谱颜色复制技术的运用与进展31-33
2.3.1 多光谱颜色复制技术的探讨方向31-32
2.3.2 多光谱颜色复制技术的运用前景32-33
2.4 多光谱颜色复制的关键技术33-39
2.4.1 多光谱颜色复制系统的设计33-35
2.4.2 多光谱图像获取35-36
2.4.3 多光谱图像融合36
2.4.4 光谱反射率重建36-37
2.4.5 多光谱图像降维37
2.4.6 多光谱分色输出37-38
2.4.7 多光谱颜色管理38
2.4.8 本节小结38-39
2.5 本章小结39-40
第三章 多光谱图像获取的原理与技术40-53
3.1 多光谱相机采集40-46
3.1.1 系统组成与利用流程40-43
3.1.2 采集原理与利用要点43-45
3.1.3 本节小结45-46
3.2 多通道相机采集46-51
3.2.1 系统组成与制约参数46-48
3.2.2 采集原理与系统搭建48-51
3.2.3 本节小结51
3.3 获取系统的优化设计51-52
3.4 本章小结52-53
第四章 面向高保真再现的多光谱图像融合策略探讨53-68
4.1 图像融合的基本论述与算法53-54
4.1.1 图像融合的基本论述53-54
4.1.2 图像融合的算法54
4.2 多光谱图像融合策略54-57
4.3 面向高保真再现的多光谱图像融合策略57-62
4.3.1 人类视觉系统的构成与特性58
4.3.2 图像融合的具体策略58-62
4.4 多光谱图像融合试验与浅析62-66
4.4.1 试验设计与结果62-65
4.4.2 试验结果浅析65-66
4.5 本章小结66-68
第五章 光谱反射率重建的自适应成分浅析法探讨68-81
5.1 基于多通道采集的光谱反射率重建68-70
5.1.1 重建的基本原理68-70
5.1.2 重建的基本框架70
5.2 主要的光谱反射率重建策略70-73
5.2.1 直接重建法70-71
5.2.2 插值重建法71
5.2.3 学习重建法71-72
5.2.4 组合重建法72
5.2.5 本节小结72-73
5.3 自适应成分浅析法73-77
5.3.1 重建的基本原理73-74
5.3.2 重建的基本步骤74-77
5.4 光谱反射率重建试验77-80
5.4.1 试验设计与结果77-79
5.4.2 试验结果浅析79-80
5.4.3 本节小结80
5.5 本章小结80-81
第六章 基于高保真再现的多光谱图像降维策略探讨81-94
6.1 多光谱图像的特性浅析81-85
6.1.1 多光谱图像的空间相关性82-83
6.1.2 多光谱图像的谱间相关性83
6.1.3 多光谱图像的特点83-84
6.1.4 多光谱图像的表征84-85
6.2 多光谱图像的降维策略85-87
6.2.1 通过波段选择实现降维85-86
6.2.2 通过划分数据源进行降维86
6.2.3 利用特点提取技术进行降维86-87
6.2.4 利用融合技术进行降维87
6.2.5 多种策略综合降维87
6.3 面向颜色再现的多光谱图像降维策略87-89
6.3.1 主成分浅析（PCA）法88
6.3.2 LabPQR 非线性降维法88-89
6.3.3 WSPCAplus 非线性降维法89
6.4 基于高保真再现的多光谱图像降维策略89-93
6.4.1 降维策略的原理89-91
6.4.2 降维策略的试验验证91-93
6.5 本章小结93-94
第七章 多光谱颜色输出技术探讨94-107
7.1 高保真印刷技术94-97
7.1.1 高保真印刷的内涵与特点94-95
7.1.2 高保真印刷的技术手段95
7.1.3 高保真印刷的核心技术95-97
7.2 多光谱打印模型97-101
7.2.1 纯数学光谱模型97
7.2.2 基于回归的经典光谱模型97-99
7.2.3 基于物理历程的关键光谱模型99-101
7.3 多光谱颜色输出的变频调幅加网配置案例101-105
7.3.1 案例提出的必要性101-102
7.3.2 案例的论述依据102-103
7.3.3 变频调幅加网配置案例及可行性浅析103-105
7.3.4 本节小结105
7.4 本章小结105-107
第八章 多光谱颜色管理的框架设计107-116
8.1 当前主要的两种颜色管理技术浅析107-110
8.1.1 ICC 颜色管理技术107-108
8.1.2 基于 iCAM 的色彩管理技术108-110
8.2 多光谱颜色管理的框架设计110-115
8.2.1 基于多通道获取的多光谱颜色管理框架110-111
8.2.2 综合的多光谱颜色管理框架111-113
8.2.3 光谱色彩管理引擎113-114
8.2.4 光谱色域映射框架114
8.2.5 多光谱颜色管理的探讨方向114-115
8.2.6 本节小结115
8.3 本章小结115-116
结论116-120
1 探讨总结116-118
2 主要革新点118
3 探讨展望118-120