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增量交互式本征图像分解方法

摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
第1章 绪论第7-10页
    1.1 课题背景第7-8页
    1.2 研究内容及目标第8-9页
    1.3 本文贡献第9页
    1.4 论文结构第9-10页
第2章 相关理论基础第10-20页
    2.1 本征图像分解第10-15页
        2.1.1 自动本征图像分解第12-14页
        2.1.2 交互本征图像分解第14-15页
    2.2 超像素表示第15-17页
    2.3 支持向量机第17-18页
    2.4 评价方法第18-20页
第3章 增量交互式本征图像分解模型第20-30页
    3.1 交互分解总模型第21-22页
    3.2 交互操作第22-23页
        3.2.1 平滑项第22-23页
        3.2.2 赋值项第23页
    3.3 点对关系学习第23-25页
        3.3.1 超像素分割第24页
        3.3.2 特征选取第24-25页
        3.3.3 目标值选取第25页
    3.4 辅助分解模型第25-26页
    3.5 模型求解第26-30页
第4章 增量交互式本征图像分解辅助系统第30-39页
    4.1 设计意义和目标第30-31页
    4.2 系统总体设计第31-34页
        4.2.1 系统需求介绍第31-32页
        4.2.2 开发工具简介第32页
        4.2.3 系统总体设计图第32-34页
    4.3 系统详细设计第34-39页
        4.3.1 系统功能概述第34-38页
        4.3.2 接口设计第38页
        4.3.3 出错设计第38-39页
第5章 实验结果及性能分析第39-51页
    5.1 实验设置第39-41页
        5.1.1 实验环境第39页
        5.1.2 数据集第39-40页
        5.1.3 评价标准第40页
        5.1.4 对比方法第40-41页
    5.2 实验结果及分析第41-50页
        5.2.1 优化结果实验分析第41-43页
        5.2.2 交互分解方法对比实验第43-45页
        5.2.3 标准数据集的获取实验第45-46页
        5.2.4 标准数据集上的对比实验第46-49页
        5.2.5 交互数量与性能的关系第49-50页
    5.3 实验结论第50-51页
第6章 总结和展望第51-53页
    6.1 总结第51页
    6.2 展望第51-53页
参考文献第53-58页
发表论文和参加科研情况说明第58-59页
致谢第59页

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