基于加权符号图聚类和马尔科夫随机场的图像分割
| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 1.绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 图聚类的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 无符号图聚类的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 符号图聚类的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 马尔科夫随机场正则化方法 | 第13-14页 |
| 1.4 本文剩余内容的组织 | 第14-15页 |
| 2.相关理论 | 第15-28页 |
| 2.1 图聚类 | 第15-23页 |
| 2.1.1 无符号图聚类 | 第15-20页 |
| 2.1.2 符号图聚类 | 第20-23页 |
| 2.2 MRF | 第23-27页 |
| 2.2.1 MRF与邻域系统 | 第23-24页 |
| 2.2.2 图像中常用的MRF势函数 | 第24-27页 |
| 2.2.3 MRF的优化方法 | 第27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 3.符号归一化割在图像分割中的应用 | 第28-40页 |
| 3.1 加权符号图的构造 | 第28-30页 |
| 3.2 符号归一化割的目标变换及优化算法 | 第30-33页 |
| 3.3 实验 | 第33-39页 |
| 3.3.1 较常使用的图像分割评价指标 | 第33-35页 |
| 3.3.2 实验设置 | 第35-36页 |
| 3.3.3 实验结果及分析 | 第36-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 4.MRF正则化的符号归一化割在图像分割中的应用 | 第40-48页 |
| 4.1 MRF正则化的符号归一化割 | 第40页 |
| 4.2 基于图割的上界优化方法 | 第40-43页 |
| 4.3 实验 | 第43-47页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第43-46页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 5.总结与展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
