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一种基于图像底层特征的对象粒认知方法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-10页
目录第10-14页
插图索引第14-16页
附表索引第16-17页
第1章 绪论第17-44页
   ·选题的背景和意义第17-19页
   ·底层特征处理及语义挖掘技术第19-40页
     ·底层特征计算和应用简析第19-28页
     ·特征比较第28-33页
     ·语义挖掘第33-39页
     ·多媒体语义生成与认知过程的比较第39-40页
   ·论文的主要工作第40-42页
   ·论文的组织结构第42-44页
第2章 理论基础第44-52页
   ·引言第44页
   ·粗糙集第44-49页
     ·基础知识第44-45页
     ·扩充模型第45-48页
     ·知识获取第48-49页
   ·商空间第49-51页
     ·商空间基本概念第49-50页
     ·分层递阶结构第50-51页
   ·小结第51-52页
第3章 一种改进的Mean-shift对象跟踪算法第52-59页
   ·引言第52-53页
   ·Mean-shift跟踪算法第53-54页
     ·核密度估计和核函数第53页
     ·Mean-shift跟踪算法第53-54页
   ·Mean-shift跟踪算法存在的问题及其可行解决办法第54-57页
     ·颜色空间选取第55页
     ·颜色空间划分及映射算法第55-56页
     ·目标对象的颜色类的提取过程第56页
     ·候选对象的处理过程第56-57页
   ·实验分析第57-58页
   ·小结第58-59页
第4章 概念粒的截分第59-75页
   ·引言第60-61页
   ·图像的粒截分模型的引出和定义第61-64页
     ·截分第61-62页
     ·模型定义第62-64页
   ·彩图数据的量化第64-65页
     ·矢量量化第64页
     ·LBG算法第64-65页
   ·数据预处理第65-66页
   ·单概念分析算法(SAA)第66-69页
   ·算法的时间复杂度第69页
   ·实验分析第69-74页
     ·概念粒组第70-71页
     ·单一概念粒第71页
     ·单一连通粒第71-74页
     ·尺度变化对连通粒的影响第74页
   ·局限性分析第74页
   ·小结第74-75页
第5章 图像连通粒的快速提取和标注第75-89页
   ·引言第75-76页
   ·粒截分模型第76-77页
   ·IGL算法第77-81页
     ·算法原理第77-80页
     ·算法实现第80-81页
   ·实验比较第81-88页
     ·可靠性验证第81-83页
     ·对比分析第83-85页
     ·彩色图像的连通粒标注实验第85-88页
   ·小结第88-89页
第6章 连通粒的底层特征提取和处理第89-100页
   ·引言第89-91页
   ·问题描述及相关数学模型第91-93页
     ·问题描述第91-92页
     ·相关的数学模型第92-93页
   ·算法原理及实现第93-95页
     ·算法原理第93-95页
     ·算法实现第95页
   ·实验分析第95-98页
     ·对比分析第96-97页
     ·应用示例第97-98页
   ·小结第98-100页
第7章 显著对象的非监督粗糙提取第100-114页
   ·引言第100-101页
   ·粒计算模型定义第101-103页
   ·显著对象提取的框架及基本原理第103-105页
     ·基础平台第103页
     ·基本原理第103-105页
   ·显著对象局部提取的实现第105-107页
   ·时间复杂性分析、对比第107-108页
   ·实验验证第108-113页
     ·分步验证实验第108-110页
     ·其他对比分析实验第110-113页
   ·小结第113-114页
结论与展望第114-118页
参考文献第118-132页
致谢第132-133页
附录A 攻读学位期间发表的学术论文第133-135页
附录B 攻读学位期间参加的科研课题及所获成果第135页

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