图像灰度领域模型的小世界性质研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题的背景及研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文的研究动机和目的 | 第13-14页 |
| ·本文的特色创新 | 第14-15页 |
| ·论文的总体框架 | 第15-17页 |
| 第二章 网络的概念和理论 | 第17-29页 |
| ·网络的图表示方法 | 第17-18页 |
| ·网络统计特征 | 第18-20页 |
| ·平均路径长度 | 第19页 |
| ·聚类系数 | 第19-20页 |
| ·网络的分类 | 第20-25页 |
| ·规则网络概述 | 第20-22页 |
| ·复杂网络 | 第22-23页 |
| ·随机图 | 第23-24页 |
| ·小世界网络 | 第24-25页 |
| ·WS和NW小世界网络概述 | 第25-28页 |
| ·WS小世界模型构造算法 | 第25-27页 |
| ·NW小世界模型构造算法 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 图像的网络模型构造 | 第29-38页 |
| ·图像的网络表示方法 | 第29-30页 |
| ·图像邻域网络模型 | 第30-34页 |
| ·像素点间的几何距离和邻域半径 | 第31-32页 |
| ·建立图像邻域网络 | 第32-34页 |
| ·图像邻域网络的进一步建模 | 第34-37页 |
| ·图像的灰度差异性 | 第34-35页 |
| ·灰度差 | 第35-36页 |
| ·灰度差阈值 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 本文算法描述 | 第38-45页 |
| ·连接矩阵 | 第39-40页 |
| ·求幂迭代算法 | 第40-41页 |
| ·图像网络模型的L和C算法 | 第41-42页 |
| ·L和C的变化率 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 本文实验结果及讨论 | 第45-53页 |
| ·算法程序的文件结构 | 第45页 |
| ·本文算法的实验结果 | 第45-51页 |
| ·本文实验图像介绍 | 第45-46页 |
| ·图像网络的L和C算法结果分析 | 第46-50页 |
| ·变化率和图像网络的小世界性质讨论 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第六章 结语和展望 | 第53-56页 |
| ·结语 | 第53-54页 |
| ·展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
