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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--基于高维视觉特征模型的目标图像检测与图像分割技术研究
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基于高维视觉特征模型的目标图像检测与图像分割技术研究
 
     论文目录
 
摘 要第1-6页
ABSTRACT第6-16页
第一章 绪论第16-28页
   ·研究背景及意义第16-18页
   ·相关技术动态第18-23页
     ·基于时域的目标检测与图像分割技术第18-20页
     ·基于空域的目标检测与图像分割技术第20-23页
     ·基于时空域联合的目标检测与分割技术第23页
   ·主要工作与研究成果第23-25页
   ·论文安排第25-28页
第二章 目标图像高维视觉特征模型及其检测与分割理论第28-44页
   ·人类视觉系统功能结构及视觉认知特性第28-31页
     ·人类视觉系统功能结构第28-29页
     ·人类视觉系统图像视觉特征第29-30页
     ·视觉认知特性第30-31页
   ·目标图像高维视觉特征模型第31-35页
   ·目标图像检测与图像分割系统设计第35-40页
     ·目标图像检测与图像分割系统结构第35页
     ·目标图像检测与图像分割系统关键功能模块第35-40页
   ·几种典型系统方案设计第40-42页
     ·采用复合模糊测度与快速遗传搜索的图像检测系统第40-41页
     ·目标图像高维特征多级级联检测系统第41-42页
     ·多分类器融合的图像分割系统第42页
   ·本章小结第42-44页
第三章 基于邻域变化矢量场的彩色图像边缘检测技术第44-66页
   ·引言第44页
   ·彩色图像边缘检测系统方案设计第44-47页
     ·彩色图像边缘检测系统基本结构第44-45页
     ·系统关键模块功能方程第45-47页
   ·当前几种典型的彩色边缘检测算法第47-51页
     ·基于彩色单分量的彩色边缘检测算法第47-49页
     ·基于彩色向量空间梯度的边缘检测算法第49-51页
   ·图像邻域变化矢量场分析第51-58页
     ·图像邻域变化矢量场的数理模型第52-53页
     ·图像邻域变化矢量场计算第53-58页
       ·基于直线的变化场计算算子第53-54页
       ·基于块处理的变化场计算算子第54-58页
   ·基于图像邻域变化矢量场的彩色边缘检测技术第58-60页
     ·基于图像邻域变化矢量场的边缘变换算子设计第58-59页
     ·方向锐度的自适应二元聚类第59-60页
   ·实验结果与讨论第60-64页
   ·本章小结第64-66页
第四章 目标图像高维特征复合模糊测度与快速遗传搜索技术第66-86页
   ·引言第66-67页
   ·高维特征复合模糊测度的单目标规划第67-68页
   ·模糊理论基础第68-71页
   ·高维特征复合模糊测度函数设计第71-77页
     ·目标图像彩色相似性模糊测度第71-75页
       ·彩色空间模型选择第71-73页
       ·目标彩色的模糊相似度第73-75页
     ·目标图像纹理相似性模糊测度第75-76页
     ·高维特征相似性复合模糊相似度第76-77页
     ·空域约束指导下的目标图像检测遗传算法设计第77-83页
   ·计算机仿真结果与分析第83-85页
   ·本章小结第85-86页
第五章 复杂光照下目标图像高维特征多级级联检测技术第86-107页
   ·引言第86页
   ·目标图像高维特征多级检测技术方案设计第86-88页
   ·基于贝叶斯决策理论的目标彩色特征统计检测第88-97页
     ·基于贝叶斯决策理论的目标彩色分类模型第88-89页
     ·基于贝叶斯决策的传统目标彩色分类技术第89-92页
       ·基于统计学习的目标彩色分类第89-90页
       ·基于混合高斯模型的目标彩色分类第90-92页
     ·复杂光照下H-SV′光照准平稳模型的目标彩色检测技术第92-97页
       ·H-SV′光照准平稳模型第92-94页
       ·H-SV′准平稳空间目标彩色检测第94-97页
   ·符合彩色特征的目标可能域形态学检测第97-101页
     ·数学形态学基本原理第97-100页
     ·符合彩色特征的目标可能域提取第100-101页
   ·目标彩色纹理变化描述与区域检测第101-104页
     ·目标彩色边缘检测第102-103页
     ·目标彩色纹理区域提取第103-104页
   ·实验结果分析第104-105页
   ·本章小结第105-107页
第六章 FCM与马氏空间约束的多分类器融合图像分割技术第107-124页
   ·引言第107-108页
   ·基于FCM聚类的单分类器图像分割算法第108-112页
     ·FCM基本算法第108-109页
     ·引入空域约束的单分类器FCM图像分割算法第109-112页
       ·GFCM算法第109-110页
       ·KFCM_S算法第110-112页
   ·多分类器融合的高维特征聚类图像分割算法设计第112-113页
   ·关键技术分析第113-119页
     ·灰度(颜色)最佳模糊分类器设计与空域约束特征获得第113-114页
     ·基于Markov随机场的空域约束统计分类器设计第114-118页
       ·Markov随机场基本概念和相关性质第114-117页
       ·基于Markov随机场的空域约束统计分类第117-118页
     ·多分类器融合第118-119页
   ·实验结果及其分析第119-123页
   ·本章小结第123-124页
第七章 场景视频序列敏感图像模糊过滤技术第124-144页
   ·引言第124页
   ·系统基本任务与约束条件第124-127页
     ·系统约束条件第125-127页
       ·基本约束条件第125-126页
       ·导出约束条件第126-127页
   ·系统方案设计第127-136页
     ·系统基本状态设计第127-131页
     ·系统状态转换条件分析第131-132页
     ·系统基本模块分析第132-136页
   ·硬件系统方案设计第136-139页
     ·系统硬件结构设计第136-138页
     ·系统硬件工作流程第138-139页
   ·软件系统方案设计第139-142页
     ·系统软件结构设计第139-140页
     ·DSP软件设计第140-142页
   ·实验结果第142-143页
   ·本章小结第143-144页
全文总结第144-147页
致谢第147-148页
参考文献第148-157页
作者攻博期间取得的成果第157页

 
 
论文编号BS1161439,这篇论文共157
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