基于形状先验的变分稀疏分割模型研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第18-34页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第18-20页 |
| 1.2 相关工作与研究进展 | 第20-28页 |
| 1.2.1 目标分割方法总体概述 | 第20-22页 |
| 1.2.2 基于能量泛函的变分分割方法 | 第22-28页 |
| 1.3 问题与解决思路 | 第28-31页 |
| 1.3.1 现有变分稀疏分割模型存在的问题 | 第28-29页 |
| 1.3.2 解决思路 | 第29-31页 |
| 1.4 研究内容及章节安排 | 第31-34页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第31-32页 |
| 1.4.2 本文章节安排 | 第32-34页 |
| 第2章 稀疏表示理论基础 | 第34-42页 |
| 2.1 信号的表示问题 | 第34页 |
| 2.2 信号的稀疏表示 | 第34-39页 |
| 2.2.1 稀疏表示基本问题 | 第34-37页 |
| 2.2.2 过完备字典生成方法 | 第37-39页 |
| 2.3 稀疏表示的求解 | 第39-41页 |
| 2.4 小结 | 第41-42页 |
| 第3章 基于形状先验的变分分割模型框架研究 | 第42-50页 |
| 3.1 基于形状先验的变分分割模型 | 第42-45页 |
| 3.1.1 结合形状先验的变分能量函数构造方法 | 第42-44页 |
| 3.1.2 结合形状先验的变分分割模型分析 | 第44-45页 |
| 3.2 基于形状先验的变分稀疏分割模型 | 第45-47页 |
| 3.3 映射空间稀疏形状表示的建模方法 | 第47-49页 |
| 3.4 小结 | 第49-50页 |
| 第4章 基于稀疏独立分量表示的变分稀疏分割模型 | 第50-74页 |
| 4.1 稀疏形状表示建模问题概述 | 第50-51页 |
| 4.2 基于独立分量的形状表示 | 第51-55页 |
| 4.2.1 形状的独立分量表示 | 第51-52页 |
| 4.2.2 基于独立分量的凸形状集 | 第52-54页 |
| 4.2.3 形状的稀疏独立分量表示 | 第54-55页 |
| 4.3 几何不变稀疏形状表示模型 | 第55-57页 |
| 4.4 能量函数的构造 | 第57-59页 |
| 4.5 种子的初始化问题 | 第59-63页 |
| 4.6 总体能量函数优化 | 第63-64页 |
| 4.7 实验结果 | 第64-72页 |
| 4.7.1 目标种子初始化实验 | 第64-66页 |
| 4.7.2 医学图像分割实验 | 第66-69页 |
| 4.7.3 行人分割实验 | 第69-72页 |
| 4.8 小结 | 第72-74页 |
| 第5章 基于隐含核稀疏表示的变分稀疏分割模型 | 第74-94页 |
| 5.1 核空间稀疏形状表示问题概述 | 第74-75页 |
| 5.2 隐含核稀疏表示模型 | 第75-78页 |
| 5.2.1 核空间形状表示 | 第75-76页 |
| 5.2.2 隐含核稀疏形状表示 | 第76-78页 |
| 5.3 基于距离约束的概率形状 | 第78-82页 |
| 5.4 结合WAKE-SLEEP方法的分割框架 | 第82-86页 |
| 5.5 模型的求解 | 第86-88页 |
| 5.6 实验结果 | 第88-93页 |
| 5.7 小结 | 第93-94页 |
| 第6章 基于映射字典群的变分稀疏分割模型 | 第94-115页 |
| 6.1 小样本情况下稀疏形状表示问题概述 | 第94页 |
| 6.2 基础稀疏形状表示模型的改进 | 第94-96页 |
| 6.3 形状字典群构造 | 第96-99页 |
| 6.4 基于字典群的变分稀疏分割模型 | 第99-101页 |
| 6.5 模型的求解 | 第101-102页 |
| 6.6 实验结果及论证 | 第102-114页 |
| 6.6.1 人工合成图像实验 | 第102-106页 |
| 6.6.2 小样本姿态分割实验 | 第106-110页 |
| 6.6.3 医学图像分割实验 | 第110-114页 |
| 6.7 小结 | 第114-115页 |
| 第7章 总结与展望 | 第115-118页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第115-116页 |
| 7.2 未来研究展望 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-132页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第132-134页 |
| 致谢 | 第134页 |
