| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 常用的图像分割算法简介 | 第10-15页 |
| 1.2.1 基于区域的分割方法 | 第10-12页 |
| 1.2.2 基于统计学的分割方法 | 第12页 |
| 1.2.3 神经网络法 | 第12-13页 |
| 1.2.4 图谱法 | 第13-14页 |
| 1.2.5 基于字典学习和稀疏编码算法 | 第14-15页 |
| 1.3 本论文主要研究工作及创新点 | 第15-18页 |
| 第二章 图像特征 | 第18-31页 |
| 2.1 图像的基本特征 | 第19-24页 |
| 2.1.1 纹理特征 | 第19-20页 |
| 2.1.2 形状特征 | 第20-21页 |
| 2.1.3 边缘特征 | 第21-23页 |
| 2.1.4 空间关系特征 | 第23-24页 |
| 2.2 高维特征提取 | 第24-30页 |
| 2.2.1 对基本特征空间线性变换 | 第24-25页 |
| 2.2.2 对基本特征非线性变换 | 第25页 |
| 2.2.3 方向尺度描述子 | 第25-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 稀疏编码 | 第31-42页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 贪婪算法 | 第32-35页 |
| 3.2.1 匹配追踪法 | 第33-34页 |
| 3.2.2 正交匹配追踪法 | 第34-35页 |
| 3.3 凸优化算法 | 第35-39页 |
| 3.3.1 优化方向确定 | 第36-38页 |
| 3.3.2 步长确定 | 第38-39页 |
| 3.4 LAE(Local Anchor Embedding)法 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 实验和讨论 | 第42-59页 |
| 4.1 实验环境 | 第42页 |
| 4.2 实验结果评价方法 | 第42页 |
| 4.3 实验过程与结果分析 | 第42-48页 |
| 4.4 实验结果与参数调节 | 第48-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 本论文工作总结 | 第59-60页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读学位期间成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |