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基于形状先验和图割的图像分割方法研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-22页
   ·图像分割研究背景第9-10页
   ·图像分割研究现状第10-19页
     ·图像分割方法第10-13页
     ·基于图论的图像分割方法第13-15页
     ·基于图割理论的图像分割及其发展现状第15-17页
     ·基于形状先验和图割理论的图像分割的发展现状第17-19页
   ·本文内容第19-22页
     ·本文研究内容第19-20页
     ·本文结构安排第20-22页
第二章 图割基本理论第22-33页
   ·图割理论第22-26页
     ·图第22-23页
     ·网络图的最大流第23-25页
     ·网络图的最小割第25页
     ·最大流/最小割定理第25-26页
   ·基于图割理论的图像分割第26-30页
     ·图割方法解决图像分割问题的关键步骤第26-27页
     ·能量函数的定义方式及意义第27-29页
     ·s-t网络构造的基本模式第29页
     ·基于图割的图像分割的框架第29-30页
   ·形状先验和图割结合的能量函数定义第30-32页
   ·本章小结第32-33页
第三章 基于单一形状先验和图割的图像分割方法研究第33-51页
   ·引言第33页
   ·加入形状先验的思想第33-36页
     ·形状距离的定义第33-34页
     ·形状惩罚的思想第34页
     ·形状仿射变换第34-36页
   ·基于单一形状先验和图割的分割方法第36-38页
     ·能量函数的定义第36-37页
     ·算法流程第37-38页
   ·加入形状先验的实验结果与分析第38-49页
     ·加入形状模板的实验结果与分析第38-45页
     ·形状模板进行仿射变换后的实验结果与分析第45-49页
   ·实验结果评价第49-50页
   ·本章小结第50-51页
第四章 基于核PCA的形状先验和图割的分割方法研究第51-63页
   ·引言第51-52页
   ·核PCA的基本思想第52-53页
   ·重构前图像第53-55页
   ·基于核PCA的形状表示第55页
   ·形状模板对齐第55-56页
   ·基于核PCA的形状先验和图割的分割方法第56-57页
     ·能量函数的定义第56页
     ·算法流程设计第56-57页
   ·实验结果与分析第57-62页
   ·本章小结第62-63页
第五章 总结和展望第63-65页
   ·本文工作总结第63-64页
   ·未来研究展望第64-65页
参考文献第65-69页
致谢第69-70页
攻读学位期间研究成果第70页

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