基于相似矩阵和聚类一致性的协同显著检测
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第16页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 相关理论知识 | 第18-31页 |
| 2.1 低秩矩阵恢复理论 | 第18-21页 |
| 2.1.1 低秩矩阵恢复数学模型 | 第18-19页 |
| 2.1.2 低秩矩阵恢复经典算法 | 第19-21页 |
| 2.2 聚类算法 | 第21-26页 |
| 2.2.1 基于划分的聚类算法 | 第22-24页 |
| 2.2.2 基于层次的聚类算法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 基于密度的聚类算法 | 第25页 |
| 2.2.4 基于网格的聚类算法 | 第25-26页 |
| 2.2.5 基于模型的聚类算法 | 第26页 |
| 2.3 颜色直方图 | 第26-27页 |
| 2.4 协同分割 | 第27-30页 |
| 2.4.1 基于像素点的协同分割方法 | 第28页 |
| 2.4.2 基于区域的协同分割方法 | 第28-29页 |
| 2.4.3 基于对象的协同分割方法 | 第29-30页 |
| 2.4.4 混合的协同分割方法 | 第30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于相似矩阵的协同显著检测方法 | 第31-44页 |
| 3.1 显著区域提取 | 第31-33页 |
| 3.2 显著区域提取构造颜色直方图和计算相似矩阵 | 第33-34页 |
| 3.3 低秩矩阵恢复模型 | 第34-35页 |
| 3.4 低秩矩阵恢复更新 | 第35-36页 |
| 3.4.1 更新L | 第35-36页 |
| 3.4.2 更新Z | 第36页 |
| 3.4.3 更新E | 第36页 |
| 3.5 加权显著图 | 第36-37页 |
| 3.6 实验结果分析 | 第37-42页 |
| 3.6.1 评估标准 | 第37-38页 |
| 3.6.2 性能对比 | 第38-41页 |
| 3.6.3 质量对比 | 第41页 |
| 3.6.4 运行时间对比和分析 | 第41-42页 |
| 3.6.5 低秩矩阵恢复模型对比 | 第42页 |
| 3.7 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于聚类一致性的协同显著检测 | 第44-52页 |
| 4.1 K-means聚类 | 第45页 |
| 4.2 类的显著性计算 | 第45-46页 |
| 4.3 显著图的计算 | 第46页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第46-51页 |
| 4.4.1 性能对比 | 第47-49页 |
| 4.4.2 质量对比 | 第49-50页 |
| 4.4.3 运行时间对比和分析 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于协同显著性检测的协同分割应用 | 第52-59页 |
| 5.1 算法概述 | 第52页 |
| 5.2 协同显著性检测 | 第52-53页 |
| 5.3 能量公式 | 第53-55页 |
| 5.3.1 模型 | 第53-54页 |
| 5.3.2 水平集公式 | 第54-55页 |
| 5.3.3 水平集公式能量函数优化 | 第55页 |
| 5.4 实验结果和分析 | 第55-58页 |
| 5.4.1 iCoseg数据集测试结果 | 第56-57页 |
| 5.4.2 MSRC数据集测试结果 | 第57-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-62页 |
| 6.1 本文工作的总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-69页 |
| 附录A 图索引 | 第69-70页 |
| 附录B 表索引 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第72页 |
