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基于矩阵分解的显著对象提取算法分析与应用

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基于矩阵分解的显著对象提取算法分析与应用
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-10页
1 引言第10-17页
  · 研究背景第10-12页
  · 国内外研究现状第12-14页
  · 研究意义第14-15页
  · 研究内容及组织结构第15-17页
2 图像处理相关理论介绍第17-28页
  · 图像低层特征提取第17-25页
    · 颜色特征第18-20页
    · 纹理特征第20-21页
    · 形状特征第21页
    · 梯度特征第21-22页
    · 实验特征第22-25页
  · 特征相似性度量方法第25-28页
    · 欧氏距离第25-26页
    · 直方图相交距离第26-27页
    · 相关系数第27-28页
3 基于矩阵分解的显著对象提取算法第28-48页
  · 问题概述第28-30页
  · 矩阵分解介绍第30-31页
  · 基于矩阵分解的显著性检测第31-38页
    · 稀疏矩阵的显著性描述第32-33页
    · 问题公式化第33-34页
    · 多特征的矩阵分解第34-38页
  · 实验结果及分析第38-48页
    · 实验环境第38页
    · 实验分析第38-42页
    · 实验结果第42-48页
4 显著区域提取及结果分析第48-61页
  · 图像分割算法介绍第48-55页
    · 图像分割的经典算法第49-52页
    · JSEG图像分割算法第52-55页
  · 提取图像的显著区域第55-61页
    · 显著区域提取方法第56-57页
    · 实验结果及分析第57-61页
5 总结与展望第61-63页
  · 总结第61页
  · 展望第61-63页
参考文献第63-66页
作者简历第66-68页
学位论文数据集第68页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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