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基于视觉显著性与C-V水平集模型的图像分割方法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-5页 | | ABSTRACT | 第5-9页 | | 第一章 绪论 | 第9-14页 | | §1-1 研究背景及意义 | 第9-10页 | | §1-2 研究现状 | 第10-12页 | | 1-2-1 图像分割算法的研究现状 | 第10-11页 | | 1-2-2 视觉感知模型的研究现状 | 第11页 | | 1-2-3 曲线演化理论的研究现状 | 第11-12页 | | §1-3 论文主要研究内容 | 第12-14页 | | 1-3-1 论文研究内容 | 第12页 | | 1-3-2 论文章节安排 | 第12-14页 | | 第二章 视觉感知模型与水平集方法 | 第14-22页 | | §2-1 人类视觉感知系统研究 | 第14-16页 | | 2-1-1 人类视觉感知要素 | 第14页 | | 2-1-2 人类视觉注意机制 | 第14-15页 | | 2-1-3 自底向上注意模式 | 第15-16页 | | §2-2 视觉感知模型 | 第16-17页 | | 2-2-1 视觉感知模型的分类 | 第16页 | | 2-2-2 视觉感知模型的经典算法 | 第16-17页 | | §2-3 水平集方法的基本理论 | 第17-18页 | | §2-4 基于水平集方法的图像分割的几种重要技术 | 第18-20页 | | 2-4-1 基于梯度信息的活动轮廓模型的水平集图像分割方法 | 第18-19页 | | 2-4-2 基于 Mumford-Shah 模型的水平集图像分割方法 | 第19-20页 | | 2-4-3 基于水平集的多相位图像分割方法 | 第20页 | | §2-5 小结 | 第20-22页 | | 第三章 Itti 视觉感知模型及其改进 | 第22-35页 | | §3-1 高斯金字塔结构 | 第22-23页 | | §3-2 初级视觉特征提取 | 第23-25页 | | 3-2-1 亮度特征提取 | 第23页 | | 3-2-2 颜色特征提取 | 第23-24页 | | 3-2-3 方向特征提取 | 第24-25页 | | §3-3 中央周边差操作 | 第25-26页 | | §3-4 显著图合并策略 | 第26-27页 | | 3-4-1 特征显著图 | 第26-27页 | | 3-4-2 总显著图 | 第27页 | | §3-5 图像显著区域的获取 | 第27-29页 | | §3-6 改进的 Itti 计算模型研究 | 第29-34页 | | 3-6-1 引入纹理一致性 | 第29-31页 | | 3-6-2 中央周边差操作的改进 | 第31页 | | 3-6-3 显著图合并策略 | 第31-32页 | | 3-6-4 禁止返回机制 | 第32页 | | 3-6-5 改进的算法流程图及实验结果 | 第32-34页 | | §3-7 小结 | 第34-35页 | | 第四章 C-V 水平集模型及其改进 | 第35-41页 | | §4-1 C-V 水平集模型简介 | 第35-36页 | | §4-2 改进的 C-V 模型方法研究 | 第36-40页 | | 4-2-1 添加约束项 | 第36-37页 | | 4-2-2 添加修正算子 | 第37页 | | 4-2-3 改进后的 C-V 水平集模型试验结果及分析 | 第37-40页 | | §4-3 小结 | 第40-41页 | | 第五章 基于视觉显著性与 C-V 水平集模型的图像分割方法的实现 | 第41-48页 | | §5-1 算法描述 | 第41-43页 | | §5-2 实验数据及结果分析 | 第43-47页 | | §5-3 小结 | 第47-48页 | | 第六章 总结与展望 | 第48-50页 | | §6-1 本文工作总结 | 第48页 | | §6-2 进一步工作展望 | 第48-50页 | | 参考文献 | 第50-53页 | | 致谢 | 第53页 |
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论文编号BS2022780，这篇论文共53页
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