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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于层次化特征及改进RPCA的织物疵点检测算法研究
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基于层次化特征及改进RPCA的织物疵点检测算法研究
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
abstract第6-7页
1 绪论第10-17页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
    1.3 本文的主要工作第14-16页
    1.4 本文的结构安排第16-17页
2 基于特征融合和TV-RPCA的织物疵点检测算法第17-35页
    2.1 基于典型相关分析的特征提取第18-21页
    2.2 基于全变差正则项的RPCA模型的构建及求解第21-27页
        2.2.1 模型的构建第21-22页
        2.2.2 模型的求解第22-27页
    2.3 显著图生成与分割第27页
    2.4 实验结果及分析第27-34页
        2.4.1 特征维数的选取第27-28页
        2.4.2 融合策略的选取第28-31页
        2.4.3 全变差正则项的选取第31-32页
        2.4.4 与现有方法的比较第32-34页
    2.5 本章小结第34-35页
3 基于深度特征和NTV-RPCA的织物疵点检测算法第35-55页
    3.1 层次性深度特征提取第35-37页
    3.2 基于非凸全变差正则项的RPCA模型的构建及求解第37-45页
        3.2.1 模型的建立第37-39页
        3.2.2 模型的求解第39-45页
    3.3 显著图生成第45-46页
    3.4 显著图融合第46-47页
    3.5 显著图二值化第47页
    3.6 实验结果及分析第47-53页
        3.6.1 多层次深度特征对比第47-49页
        3.6.2 非凸全变差的对比第49-51页
        3.6.3 与现有方法的比较第51-53页
    3.7 本章小节第53-55页
4 基于深度-低阶特征和NTV-NRPCA织物疵点检测算法第55-71页
    4.1 深度-低阶特征提取第56-58页
    4.2 基于非凸全变差正则项的非凸RPCA模型的构建及求解第58-64页
        4.2.1 模型的建立第58-60页
        4.2.2 模型的求解第60-64页
    4.3 显著图生成第64-65页
    4.4 分割图生成第65页
    4.5 实验结果及分析第65-70页
        4.5.1 深度-低阶特征的对比第65-67页
        4.5.2 非凸RPCA模型的对比第67-68页
        4.5.3 与现有方法的比较第68-70页
    4.6 本章小节第70-71页
5 本文三种算法对比第71-73页
6 总结与展望第73-75页
    6.1 工作总结第73页
    6.2 工作展望第73-75页
参考文献第75-80页
附录 :硕士研究生学习期间发表论文第80-81页
致谢第81页

 
 
论文编号BS4542233,这篇论文共81
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