| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 子空间聚类的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 图像分割的客观评价指标 | 第16-17页 |
| 1.4 相关数学概念 | 第17-18页 |
| 1.5 本文内容安排 | 第18-20页 |
| 第二章 子空间聚类 | 第20-30页 |
| 2.1 子空间表示理论 | 第20-23页 |
| 2.1.1 字典选择 | 第20-21页 |
| 2.1.2 子空间聚类中系数矩阵的计算 | 第21-23页 |
| 2.2 稀疏子空间聚类 | 第23-24页 |
| 2.3 低秩子空间聚类 | 第24-27页 |
| 2.4 基于多特征的子空间聚类 | 第27-30页 |
| 第三章 基于特征相似度加权稀疏子空间聚类的图像分割 | 第30-44页 |
| 3.1 图像多特征检测 | 第30-33页 |
| 3.1.1 图像的颜色特征 | 第30-31页 |
| 3.1.2 局部二值模式特征 | 第31-32页 |
| 3.1.3 梯度直方图 | 第32-33页 |
| 3.2 多特征融合的相似度加权稀疏子空间表示 | 第33-34页 |
| 3.3 基于多特征相似度加权稀疏子空间聚类的图像分割 | 第34-36页 |
| 3.4 图像分割的数值实验 | 第36-44页 |
| 第四章 基于特征相关系数加权稀疏子空间聚类的图像分割 | 第44-54页 |
| 4.1 基于特征相关系数加权稀疏子空间聚类的图像分割 | 第44-46页 |
| 4.2 图像分割的数值实验 | 第46-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第54页 |
| 5.2 相关工作的展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 作者简介 | 第62-63页 |
