基于信息质心的图像及视频自动分割算法研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 图像分割 | 第11-14页 |
| 1.2.2 视频分割 | 第14-16页 |
| 1.2.3 质心相关研究 | 第16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 信息质心理论 | 第19-28页 |
| 2.1 质心相关理论 | 第19-22页 |
| 2.1.1 物理质心的数学模型 | 第19-20页 |
| 2.1.2 信息熵 | 第20-21页 |
| 2.1.3 PCA | 第21-22页 |
| 2.2 信息质心理论 | 第22-26页 |
| 2.2.1 杠杆原理 | 第22-23页 |
| 2.2.2 质心理论原理 | 第23-24页 |
| 2.2.3 算法设计 | 第24-26页 |
| 2.3 信息质心的应用 | 第26页 |
| 2.3.1 图像分割 | 第26页 |
| 2.3.2 视频分割 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 基于信息质心的图像自动分割 | 第28-48页 |
| 3.1 显著性检测相关算法 | 第28-29页 |
| 3.2 算法框架 | 第29-30页 |
| 3.3 基于信息质心的显著性检测算法 | 第30-37页 |
| 3.3.1 预处理 | 第30-31页 |
| 3.3.2 基于测地线距离的超像素分割 | 第31-32页 |
| 3.3.3 改进的信息质心 | 第32-33页 |
| 3.3.4 显著性检测 | 第33-37页 |
| 3.4 基于显著图的图像自动分割算法 | 第37-39页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第39-47页 |
| 3.5.1 数据收集 | 第39页 |
| 3.5.2 可视化结果 | 第39-41页 |
| 3.5.3 评估方法 | 第41-46页 |
| 3.5.4 时间复杂度 | 第46-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于信息质心的视频自动分割 | 第48-58页 |
| 4.1 算法框架 | 第48-49页 |
| 4.2 基于信息质心的显著性缺陷检测算法 | 第49-50页 |
| 4.2.1 基于信息质心的显著性检测 | 第49页 |
| 4.2.2 显著图信息质心 | 第49页 |
| 4.2.3 显著性缺陷检测 | 第49-50页 |
| 4.3 基于显著图的视频自动分割算法 | 第50-52页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第52-57页 |
| 4.4.1 数据收集 | 第52-53页 |
| 4.4.2 可视化结果 | 第53-55页 |
| 4.4.3 性能评估 | 第55-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58-59页 |
| 5.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第67页 |
