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图像中的超像素生成方法

摘要第10-12页
ABSTRACT第12-13页
第1章 绪论第14-19页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
    1.2 研究现状第15-16页
    1.3 本文主要工作和创新点第16-17页
    1.4 各章节安排第17-19页
第2章 图像的超像素分割第19-35页
    2.1 引言第19页
    2.2 超像素分割算法第19-20页
    2.3 现有的超像素生成算法第20-32页
        2.3.1 基于图割的超像素生成算法第21-22页
        2.3.2 基于K均值聚类的超像素生成算法第22-24页
        2.3.3 基于边界优化的超像素生成方法第24-28页
        2.3.4 基于扩散的超像素生成方法第28-30页
        2.3.5 深度图像的超像素生成第30-32页
    2.4 超像素生成算法的评价第32-34页
        2.4.1 边界贴合率BR第32页
        2.4.2 欠分割率VSE第32-33页
        2.4.3 分割准确性ASA第33页
        2.4.4 规整性Co第33-34页
    2.5 小结第34-35页
第3章 基于泛洪策略的多约束超像素生成算法第35-49页
    3.1 引言第35-36页
    3.2 FCCS距离度量的定义第36-38页
        3.2.1 超像素分割问题以及基本符号定义第36-37页
        3.2.2 距离函数定义第37-38页
    3.3 基于泛洪策略的超像素生成第38-45页
        3.3.1 FCCS算法基本框架第39页
        3.3.2 种子点初始化第39-40页
        3.3.3 使用泛洪策略分割图像第40-41页
        3.3.4 优化种子点第41-43页
        3.3.5 算法细节讨论第43-45页
    3.4 实验结果与比较第45-47页
        3.4.1 定量比较第45-47页
        3.4.2 定性比较第47页
    3.5 小结第47-49页
第4章 基于神经网络的抗纹理超像素生成方法第49-67页
    4.1 引言第49-50页
    4.2 距离函数定义第50-56页
        4.2.1 基本符号定义第50页
        4.2.2 距离函数定义第50-52页
        4.2.3 权重计算第52-56页
    4.3 纹理相关的超像素生成算法具体实现第56-61页
        4.3.1 算法概览第57页
        4.3.2 种子点初始化第57-58页
        4.3.3 迭代的超像素生成过程第58-60页
        4.3.4 迭代终止条件第60-61页
    4.4 实验结果第61-65页
        4.4.1 定量评估第61-63页
        4.4.2 定性评估第63-65页
    4.5 小结第65-67页
第5章 针对室内场景RGB-D图像的超像素生成方法第67-86页
    5.1 引言第67页
    5.2 加权测地度量与超像素分割问题描述第67-69页
        5.2.1 加权测地度量的定义第68-69页
        5.2.2 问题能量化描述第69页
    5.3 超像素生成算法第69-78页
        5.3.1 算法概览第70-71页
        5.3.2 RGB-D图像去噪第71-72页
        5.3.3 构造三维网格第72-73页
        5.3.4 迭代的超像素生成第73-78页
    5.4 实验结果与应用第78-84页
        5.4.1 定性评估第78-79页
        5.4.2 定量评估第79-80页
        5.4.3 运行时间比较第80-82页
        5.4.4 与超面元生成方法的比较第82-83页
        5.4.5 将超像素生成算法应用到RGB-D图像分割第83-84页
    5.5 小结第84-86页
第6章 结论第86-88页
    6.1 总结第86-87页
    6.2 展望第87-88页
参考文献第88-97页
致谢第97-99页
攻读学位期间发表的学术论文目录第99-100页
攻读学位期间参与科研项目情况第100-101页
外文论文第101-142页
学位论文评阅及答辩情况表第142页

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