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自然图像抠像的几种新方法

摘要第5-6页
Abstract第6页
目录第7-9页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 自然图像抠像技术概述第9-13页
    1.2 本文研究的问题和工作第13-14页
    1.3 符号说明第14-15页
第2章 预备知识第15-21页
    2.1 高斯混合模型(GMM)第15-16页
        2.1.1 单高斯模型(SGM)第15-16页
        2.1.2 高斯混合模型第16页
    2.2 图割介绍第16-17页
    2.3 图像的数学描述第17-18页
    2.4 三分图第18-19页
    2.5 超像素第19-21页
第3章 基于核函数模型的抠像方法第21-37页
    3.1 核函数第21-23页
    3.2 几种常用核函数介绍第23-25页
    3.3 基于核函数抠像方法的数学模型第25-27页
    3.4 基于图割的能量函数最小化方法第27-37页
        3.4.1 图可替代第27-28页
        3.4.2 能量函数最小化第28-31页
        3.4.3 前景和背景图像重建第31-32页
        3.4.4 能量函数最小化快速算法第32-37页
第4章 基于迭代边界搜索的抠像方法第37-43页
    4.1 闭合解抠像方法介绍第38-40页
    4.2 基于迭代边界搜索的抠像方法第40-43页
        4.2.1 图像边界搜索第41-42页
        4.2.2 迭代边界搜索抠像方法第42-43页
第5章 基于显著性检测的自动抠像方法第43-49页
    5.1 Spectral Matting 抠像方法介绍第43-44页
    5.2 基于显著性检测的自动抠像方法第44-49页
        5.2.1 Saliency Detection via Graph-Based Manifold Ranking第44-46页
        5.2.2 基于显著性检测的自动抠像方法第46-49页
第6章 数值实验第49-54页
结论第54-56页
参考文献第56-59页
致谢第59页

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