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基于能量最小化图割的图像与视频目标精确分割研究

摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第一章 绪论第12-31页
   ·研究背景第12-16页
   ·研究意义第16-17页
   ·研究现状综述第17-27页
     ·图像目标分割方法第18-23页
     ·视频目标分割方法第23-27页
   ·目标分割算法的性能评价第27-28页
   ·本文的主要创新和内容安排第28-31页
第二章 基于数据的邻域关系约束方法第31-40页
   ·分割问题的概率描述第31-34页
     ·图像分割与图像标注第31-32页
     ·分割问题的概率描述第32-33页
     ·最大后验准则第33-34页
   ·马尔可夫随机场模型第34-39页
     ·邻域系统与基团第34-35页
     ·马尔可夫随机场第35-36页
     ·吉布斯分布与马尔可夫随机场第36-37页
     ·MAP-MRF 方法第37-38页
     ·条件随机场模型第38-39页
   ·本章小结第39-40页
第三章 基于图模型的能量最小化算法第40-51页
   ·能量最小化问题描述第40-41页
   ·Graph Cuts第41-48页
     ·Graph Cuts 基础第42-44页
     ·增广路径算法第44-47页
     ·推进-重标号算法第47-48页
   ·基于GPU 的Graph Cuts 加速算法第48-50页
   ·本章小结第50-51页
第四章 基于图割的图像中目标精确和自动分割算法第51-64页
   ·引言第51-52页
   ·基于加权信息熵目标区域的初步确定第52-53页
   ·基于图割的红外目标精确分割第53-55页
   ·实验结果与分析第55-60页
     ·目标约束区域提取实验第56-57页
     ·单目标分割实验第57-59页
     ·多目标分割实验第59-60页
   ·应用实例第60-62页
   ·本章小结第62-64页
第五章 基于分层图割的图像中交互式目标分割算法第64-82页
   ·引言第64-65页
   ·基于图割的彩色图像中交互式目标分割第65-69页
     ·彩色图像中交互式目标分割第65-67页
     ·彩色数据模型第67-69页
   ·基于分层图割的交互式目标分割算法第69-74页
     ·图像的分层表示第71-72页
     ·基于图割的高层目标区域分割第72-73页
     ·基于图割的目标边缘描绘第73-74页
   ·实验及结果分析第74-77页
   ·在中医舌诊客观化系统中的应用第77-81页
   ·本章小结第81-82页
第六章 视频目标分割中前景和背景的统计模型第82-103页
   ·引言第82-84页
   ·基于高斯混合模型的背景建模第84-86页
   ·红外热成像视频中目标前景和背景模型第86-91页
     ·红外热成像视频目标特性分析第88-89页
     ·红外热成像视频的背景及前景模型第89-91页
   ·基于核密度估计的背景建模第91-92页
   ·可见光视频中自适应的前景与背景模型第92-99页
     ·基于像素位置与颜色联合的KDE 背景模型第94-95页
     ·基于像素位置与颜色联合的KDE 前景模型第95-96页
     ·自适应前景模型第96-99页
   ·基于前景和背景模型的目标分割实验第99-102页
   ·小结第102-103页
第七章 基于条件随机场的视频目标分割算法第103-124页
   ·引言第103-104页
   ·基于条件随机场的视频分割模型第104-108页
   ·模型的求解第108-109页
   ·实验与分析第109-122页
     ·红外视频实验及分析第110-114页
     ·可见光视频实验及分析第114-122页
   ·本章小结第122-124页
第八章 总结与展望第124-127页
   ·本文研究工作总结第124-125页
   ·研究展望第125-127页
参考文献第127-139页
攻读博士学位期间发表、撰写的论文第139-141页
攻读博士学位期间申请的发明专利第141-142页
攻读博士学位期间参与的科研项目第142-143页
致谢第143页

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