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,
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