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面向图像多源属性的协同分割方法研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第10-21页
    1.1 研究背景、目的及意义第10-12页
    1.2 图像分割的研究现状第12-18页
    1.3 本文研究内容及安排第18-21页
2 基于图割的多源属性协同分割框架第21-30页
    2.1 引言第21页
    2.2 图割模型第21-26页
    2.3 面向图像多源属性的协同分割框架第26-29页
    2.4 本章小结第29-30页
3 基于虚拟节点的多特征图像协同分割第30-57页
    3.1 引言第30-33页
    3.2 基于非线性精简多尺度结构张量和全局变分流的纹理建模第33-39页
    3.3 基于虚拟节点的彩色纹理图像协同分割第39-45页
    3.4 实验结果及分析第45-56页
    3.5 本章小结第56-57页
4 基于上下文信息的多粒度图像协同分割第57-70页
    4.1 引言第57-58页
    4.2 基于边缘增强均值漂移算法的粗粒度图像构建第58-62页
    4.3 基于上下文信息的粗细粒度图像协同分割第62-66页
    4.4 实验结果及分析第66-69页
    4.5 本章小结第69-70页
5 总结与展望第70-72页
    5.1 本文总结第70-71页
    5.2 研究展望第71-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-79页
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文第79-80页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目和奖励第80页

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