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基于结构张量的纹理图像分割新模型及快速实现

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 绪论第11-22页
   ·纹理图像概述第11-13页
   ·常见的纹理描述第13-14页
   ·结构张量的纹理描述第14-16页
   ·基于变分的图像分割模型第16-19页
     ·Mumford-Shah模型第17页
     ·CV模型第17-18页
     ·区域竞争模型第18-19页
   ·本文的主要工作和创新点第19-20页
   ·本文的结构第20-22页
第二章 结构张量的纹理图像分割第22-28页
   ·介绍第22-23页
   ·特征提取第23页
   ·两相分割模型第23-26页
     ·能量泛函建立第23-24页
     ·AOS数值求解第24-26页
   ·实验结果第26-27页
   ·本章小结第27-28页
第三章 基于结构张量特征值的纹理分割模型Ⅰ第28-38页
   ·介绍第28-29页
   ·结构张量特征值的纹理描述T第29-31页
   ·基于纹理T的区域竞争模型第31-33页
   ·快速数值实现第33-34页
   ·仿真实验及对比第34-37页
   ·总结第37-38页
第四章 基于结构张量特征值的纹理分割模型Ⅱ第38-49页
   ·引言第38-39页
   ·结构张量特征值的纹理描述F第39页
   ·模型建立第39-41页
   ·数值实现第41-42页
   ·仿真实验及对比第42-46页
   ·总结第46-49页
第五章 基于结构张量特征方向角的纹理图像分割模型Ⅲ第49-57页
   ·引言第49-50页
   ·特征方向角第50-53页
   ·基于θ的纹理分割模型建立及实现第53-55页
   ·仿真实验第55-56页
   ·总结第56-57页
第六章 其他工作第57-64页
   ·引言第57页
   ·Cauchy-Schwarz散度第57-58页
   ·能量泛函第58-59页
   ·能量泛函的凸化和快速求解算法第59-60页
   ·仿真实验第60-62页
   ·总结第62-64页
第七章 总结与展望第64-66页
   ·总结第64-65页
   ·展望第65-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-71页
附录第71-74页
 附录A Thomas算法第71-72页
 附录B 对偶法全局最小解证明第72-73页
 附录C 对偶法部分代码第73-74页
作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目第74页

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