基于谱聚类和字典学习的图像分割

摘要	第1-4页
Abstract	第4-6页
目录	第6-8页
第一章 绪论	第8-14页
·研究背景及意义	第8-11页
·聚类分析与图像分割	第8-9页
·谱聚类的发展和研究现状	第9-11页
·现有关于字典学习算法的研究	第11页
·论文的主要内容及安排	第11-14页
第二章 谱聚类算法理论基础	第14-24页
·引言	第14页
·经典谱聚类算法	第14-17页
·几种现有谱聚类算法	第17-22页
·基于NYSTROM方法的谱聚类	第17-19页
·基于密度加权NYSTROM方法的谱聚类	第19-22页
·现有谱聚类的研究现状	第22-24页
第三章 基于字典学习采样谱聚类的图像分割	第24-38页
·引言	第24页
·字典学习算法	第24-26页
·基于字典学习采样谱聚类的图像分割方法	第26-30页
·DNSC算法描述	第26-28页
·实验结果与分析	第28-30页
·基于双字典采样谱聚类的图像分割方法	第30-36页
·图像边缘检测方法	第30-32页
·基于双字典采样谱聚类的图像分割方法	第32-33页
·实验结果与分析	第33-36页
·本章小结	第36-38页
第四章 基于判别字典学习和谱聚类的图像分割方法	第38-44页
·引言	第38页
·基于判别字典学习的分类算法	第38-40页
·基于判别字典学习和谱聚类的图像分割方法	第40页
·实验结果与分析	第40-42页
·人工纹理图像图像分割	第40-42页
·SAR图像分割	第42页
·本章小结	第42-44页
第五章 总结与展望	第44-46页
·总结	第44页
·展望	第44-46页
致谢	第46-48页
参考文献	第48-52页
作者研究生期间发表的论文	第52页