基于稀疏表示的纹理图像分割研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-15页 |
| 1.1.1 纹理分析 | 第8-10页 |
| 1.1.2 国内外图像分割方法综述 | 第10-13页 |
| 1.1.3 稀疏表示研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2 论文的主要内容及安排 | 第15-16页 |
| 2 稀疏表示和字典学习理论 | 第16-28页 |
| 2.1 稀疏表示 | 第16-17页 |
| 2.2 字典学习 | 第17-20页 |
| 2.2.1 固定字典 | 第17-19页 |
| 2.2.2 学习字典 | 第19-20页 |
| 2.3 判别字典学习 | 第20-24页 |
| 2.3.1 基于Fisher准则的字典学习 | 第21-23页 |
| 2.3.2 判别字典学习 | 第23-24页 |
| 2.4 基于稀疏表示分类和聚类 | 第24-28页 |
| 2.4.1 稀疏表示分类 | 第24-25页 |
| 2.4.2 稀疏子空间聚类 | 第25-28页 |
| 3 基于稀疏分类的纹理分割方法 | 第28-45页 |
| 3.1 引言 | 第28-29页 |
| 3.2 纹理特征提取 | 第29-31页 |
| 3.2.1 纹理的定义 | 第29页 |
| 3.2.2 纹理特征提取方法 | 第29-31页 |
| 3.3 基于稀疏分类的纹理分割框架 | 第31-38页 |
| 3.3.1 基于SRC的纹理分割方法 | 第34-35页 |
| 3.3.2 引入字典学习的纹理分割方法 | 第35-38页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第38-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 基于稀疏聚类的纹理分割框架 | 第45-54页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 聚类分割理论概述 | 第45-48页 |
| 4.2.1 谱聚类 | 第45-48页 |
| 4.3 基于稀疏聚类的纹理分割框架 | 第48-50页 |
| 4.3.1 大规模稀疏子空间聚类 | 第48-49页 |
| 4.3.2 基于稀疏聚类的纹理分割方法 | 第49-50页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第50-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 附录 | 第63页 |
