基于ICA的运动目标检索方法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| ·研究目的和意义 | 第13-14页 |
| ·独立分量分析(ICA)算法与图像检索的研究现状 | 第14-18页 |
| ·ICA算法 | 第14-16页 |
| ·图像检索 | 第16-18页 |
| ·研究内容与主要工作 | 第18页 |
| ·本文结构 | 第18-20页 |
| 第2章 ICA算法与图像检索 | 第20-33页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·独立分量分析算法 | 第20-28页 |
| ·数学模型 | 第20-21页 |
| ·去均值与白化 | 第21-22页 |
| ·独立性的度量 | 第22-25页 |
| ·信息论框架下的独立分量分析算法 | 第25-26页 |
| ·FastICA算法 | 第26-28页 |
| ·图像检索 | 第28-32页 |
| ·问题描述及主要方法 | 第28-29页 |
| ·方向场 | 第29-30页 |
| ·图像的模糊及其度量 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 ICA算法的改进与运动模糊对象检索 | 第33-43页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·ICA算法的改进 | 第33-34页 |
| ·现有算法存在的问题 | 第33-34页 |
| ·改进的独立分量分析算法 | 第34页 |
| ·运动模糊目标分割 | 第34-38页 |
| ·基于方向场的运动区域粗分割 | 第35-36页 |
| ·基于模糊隶属度的模糊区域分割 | 第36-38页 |
| ·分割算法的描述 | 第38页 |
| ·图像特征提取 | 第38-41页 |
| ·降维 | 第39页 |
| ·特征提取 | 第39-41页 |
| ·运动模糊对象的检索 | 第41-42页 |
| ·特征匹配 | 第41页 |
| ·检索流程 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 实验及结果分析 | 第43-56页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·改进的ICA算法实验结果及其分析 | 第43-46页 |
| ·图像分离实验 | 第43-45页 |
| ·性能指标 | 第45-46页 |
| ·检索实验结果及其分析 | 第46-55页 |
| ·预处理 | 第46-47页 |
| ·图像分割实验 | 第47-51页 |
| ·图像检索实验 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
