民族图案基元分割算法研究与应用



民族图案基元分割算法研究与应用

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民族图案基元分割算法研究与应用

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-15页
1.1 研究背景与意义	第9-10页
1.1.1 民族图案的文化内涵	第9页
1.1.2 民族图案分割的意义	第9-10页
1.2 图像分割研究现状	第10-13页
1.3 本文的主要工作和组织结构	第13-15页
1.3.1 主要工作	第13-14页
1.3.2 结构安排	第14-15页
第二章图像分割算法和评价	第15-35页
2.1 基于阈值的分割算法	第15-16页
2.2 基于梯度的分割算法	第16-20页
2.2.1 边缘检测算法	第16-17页
2.2.2 均值漂移算法	第17-20页
2.3 基于区域的分割算法	第20-21页
2.4 基于活动轮廓模型的分割算法	第21-25页
2.4.1 参数活动轮廓模型	第21-22页
2.4.2 几何活动轮廓模型	第22-25页
2.5 基于图论的分割算法	第25-32页
2.5.1 基于最小生成树的分割	第25-26页
2.5.2 基于割集准则的分割	第26-28页
2.5.3 基于图割理论的分割	第28-32页
2.6 图像分割效果的客观评价	第32-34页
2.6.1 F-measure指标	第32-33页
2.6.2 Probablistic Rand指标	第33页
2.6.3 Segmentation Covering指标	第33页
2.6.4 Variation of Information指标	第33-34页
2.7 本章小结	第34-35页
第三章改进的基于图的分割算法	第35-53页
3.1 民族图案的基元分割	第35-37页
3.2 基于图分割算法存在的问题	第37-38页
3.3 基于SLICO超像素的初始图节点生成方法	第38-44页
3.3.1 超像素算法简介	第38-40页
3.3.2 SLICO算法原理	第40-42页
3.3.3 基于SLICO的无向权重图	第42-44页
3.4 改进的基于图的分割算法	第44-45页
3.5 仿真与实验结果分析	第45-52页
3.5.1 仿真环境	第45页
3.5.2 自然图像分割实验	第45-50页
3.5.3 民族图案分割实验	第50-52页
3.6 本章小结	第52-53页
第四章民族图案基元分割系统的设计与实现	第53-61页
4.1 系统环境	第53-54页
4.2 系统框架	第54-55页
4.3 系统功能	第55-57页
4.4 系统实现	第57-60页
4.5 本章小结	第60-61页
第五章总结与展望	第61-63页
5.1 本文总结	第61页
5.2 不足与展望	第61-63页
参考文献	第63-67页
致谢	第67页

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