离散正则化方法在草场检测上的研究与应用
| 提要 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文的主要内容 | 第14-16页 |
| 第2章 图像分割方法综述 | 第16-21页 |
| ·图像分割的定义 | 第16-17页 |
| ·图像分割的算法分类 | 第17-20页 |
| ·阈值分割方法 | 第17页 |
| ·边缘分割方法 | 第17-18页 |
| ·区域分割方法 | 第18-19页 |
| ·聚类分割方法 | 第19页 |
| ·图论分割方法 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 一种草场鼠洞的数字化检测方法 | 第21-27页 |
| ·选择式掩膜平滑 | 第22-23页 |
| ·边缘提取 | 第23-24页 |
| ·二值膨胀算法 | 第24-25页 |
| ·实验结果与分析 | 第25-27页 |
| 第4章 离散正则化原理与应用 | 第27-38页 |
| ·图定义 | 第27-28页 |
| ·权重的计算 | 第28-29页 |
| ·离散正则化基础 | 第29-34页 |
| ·梯度和发散度运算定义 | 第30-31页 |
| ·P-Laplace运算 | 第31-32页 |
| ·图的离散正则化过程 | 第32-33页 |
| ·离散正则化算法流程 | 第33-34页 |
| ·离散正则化的应用 | 第34-38页 |
| 第5章 基于能量分块的离散正则化半监督分割 | 第38-53页 |
| ·预处理 | 第39-43页 |
| ·能量分块 | 第39-42页 |
| ·离散正则化平滑 | 第42-43页 |
| ·直方图聚类算法 | 第43-46页 |
| ·基于直方图的模糊C均值聚类 | 第43-45页 |
| ·基于直方图的K均值聚类 | 第45-46页 |
| ·基于离散正则化的半监督分类 | 第46-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-53页 |
| ·草场检测实验 | 第48-51页 |
| ·细胞分割实验 | 第51-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
