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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--基于视觉认知的图像目标检测方法研究
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基于视觉认知的图像目标检测方法研究
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
abstract第6-7页
注释表第14-17页
第一章 绪论第17-31页
    1.1 研究背景及意义第17-18页
    1.2 国内外研究现状第18-28页
        1.2.1 图像中的显著目标检测第19-22页
        1.2.2 自然图像的似物性采样第22-25页
        1.2.3 图像目标轮廓的描述和匹配识别第25-28页
    1.3 本文的研究内容及研究思路第28-30页
    1.4 本文的章节安排第30-31页
第二章 基于图形背景机制的显著目标检测方法第31-56页
    2.1 简介第31页
    2.2 基于背景和前景信息的显著目标检测方法第31-38页
        2.2.1 基于背景信息的显著图计算第33-35页
        2.2.2 基于前景信息的显著图计算第35-37页
        2.2.3 显著图的整合及优化第37-38页
    2.3 基于图形背景机制的检测算法改进第38-39页
    2.4 实验结果与分析第39-54页
        2.4.1 实验数据及评价指标第40页
        2.4.2 检测模型的参数选取第40-41页
        2.4.3 基于背景和前景信息的显著目标检测结果及对比第41-50页
        2.4.4 基于图形背景机制的改进模型结果及对比第50-53页
        2.4.5 算法存在的问题及分析第53-54页
    2.5 本章小结第54-56页
第三章 基于知觉组织规则的似物性采样方法第56-76页
    3.1 简介第56页
    3.2 知觉组织规则模型第56-62页
        3.2.1 外观相似性第57-58页
        3.2.2 轮廓闭合性第58-59页
        3.2.3 结构对称性第59-60页
        3.2.4 元素连通性第60-62页
        3.2.5 目标尺度第62页
    3.3 基于多分类器的特征权重学习第62-68页
        3.3.1 参数化最小损失学习策略第63-64页
        3.3.2 基于多分类器的特征权重学习方法第64-68页
    3.4 图像目标候选区域生成及数据后处理第68-70页
    3.5 实验结果与分析第70-75页
        3.5.1 实验数据及评价指标第70-71页
        3.5.2 基于知觉组织规则的似物性采样结果及对比第71-75页
    3.6 本章小结第75-76页
第四章 基于曲率描述的轮廓匹配方法第76-97页
    4.1 简介第76页
    4.2 基于角点曲率分布的轮廓描述及匹配第76-81页
        4.2.1 轮廓角点检测第77-78页
        4.2.2 基于角点曲率分布的轮廓角点描述符第78-81页
        4.2.3 基于动态规划的轮廓相似度度量第81页
    4.3 基于曲率描述的两阶段局部轮廓匹配方法第81-87页
        4.3.1 局部轮廓主角点提取及描述第83-85页
        4.3.2 基于主角点相似度的轮廓粗匹配第85-86页
        4.3.3 基于动态规划的局部轮廓精匹配第86-87页
    4.4 实验结果与分析第87-96页
        4.4.1 实验数据及评价指标第87页
        4.4.2 完整轮廓匹配结果及对比第87-91页
        4.4.3 局部轮廓匹配结果及对比第91-96页
    4.5 本章小结第96-97页
第五章 光学遥感图像的舰船目标检测验证研究第97-112页
    5.1 简介第97-99页
    5.2 基于外观和轮廓特征的舰船目标检测方法研究第99-108页
        5.2.1 算法流程第99-100页
        5.2.2 舰船目标候选区域提取第100-102页
        5.2.3 区域特征提取与检测识别第102-104页
        5.2.4 舰船目标检测实验第104-108页
    5.3 基于显著性先验和深度学习的舰船目标检测方法研究第108-110页
    5.4 本章小结第110-112页
第六章 总结与展望第112-114页
    6.1 本文的主要工作第112-113页
    6.2 下一步要做的工作第113-114页
参考文献第114-125页
致谢第125-126页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第126页

 
 
论文编号BS4691861,这篇论文共126
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