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感知对象分割方法研究 |
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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9-15页 | | ·课题的研究背景及意义 | 第9-12页 | | ·感知对象分割研究现状 | 第12-13页 | | ·本文的主要研究内容和章节安排 | 第13-15页 | | ·本论文主要研究内容 | 第13-14页 | | ·本论文章节安排 | 第14-15页 | | 第二章 感知对象的分割算法介绍 | 第15-20页 | | ·图像中的感知对象 | 第15-16页 | | ·图像对象分割 | 第16-17页 | | ·图像分割算法介绍 | 第16页 | | ·对象分割算法介绍 | 第16-17页 | | ·与本课题相关的算法 | 第17-19页 | | ·基于视觉注意模型的显著检测 | 第17-18页 | | ·基于学习的感知对象检测 | 第18-19页 | | ·基于图论的显著检测 | 第19页 | | ·基于交互式的感知对象分割 | 第19页 | | ·本章小结 | 第19-20页 | | 第三章 基于显著图融合的感知对象分割 | 第20-33页 | | ·算法的整体流程 | 第20-22页 | | ·显著图的计算 | 第22-27页 | | ·对比度显著图 | 第22-23页 | | ·颜色分布显著图 | 第23-26页 | | ·频谱残差显著图 | 第26-27页 | | ·图像的过分割 | 第27-28页 | | ·区域感知度的计算 | 第28-30页 | | ·感知对象分割的实验结果 | 第30-32页 | | ·本章小结 | 第32-33页 | | 第四章 基于潜在狄利克雷分布的感知对象分割 | 第33-55页 | | ·潜在狄利克雷分布 | 第33-39页 | | ·概率图模型的介绍 | 第34-36页 | | ·潜在狄利克雷分布 | 第36-39页 | | ·基于感知图模型的感知对象分割算法流程 | 第39-41页 | | ·感知对象图像库的建立 | 第41-44页 | | ·视觉感知词典的构建 | 第44-48页 | | ·超像素的生成 | 第44-45页 | | ·视觉感知单词的计算 | 第45-47页 | | ·视觉感知词典的构建 | 第47-48页 | | ·基于潜在狄利克雷分布的感知图模型 | 第48-53页 | | ·感知图模型 | 第48-51页 | | ·感知图模型的参数训练 | 第51-52页 | | ·感知图模型的判决形式 | 第52-53页 | | ·感知对象分割的实验结果及分析 | 第53-54页 | | ·本章小结 | 第54-55页 | | 第五章 结论 | 第55-57页 | | ·本论文研究总结 | 第55-56页 | | ·展望 | 第56-57页 | | 致谢 | 第57-58页 | | 参考文献 | 第58-62页 | | 攻硕期间取得的研究成果 | 第62-63页 |
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论文编号BS1039，这篇论文共63页
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