基于稀疏重构和多特征联合标签推导的显著性检测



基于稀疏重构和多特征联合标签推导的显著性检测

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基于稀疏重构和多特征联合标签推导的显著性检测

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-19页
1.1 课题研究背景与意义	第9-12页
1.2 研究现状	第12-15页
1.2.1 局部对比的显著性检测模型	第12-13页
1.2.2 全局对比的显著性检测模型	第13-14页
1.2.3 基于稀疏表示的显著性目标检测	第14-15页
1.3 本文的技术难点和主要工作	第15-17页
1.4 论文的结构安排	第17-19页
2 本文算法的理论知识	第19-27页
2.1 稀疏表示	第19-23页
2.1.1 稀疏表示的数学算法	第20-21页
2.1.2 算法的优化求解	第21-23页
2.2 标签推导	第23-27页
2.2.1 标签推导理论的数学基础	第23-25页
2.2.2 算法的优化求解	第25-27页
3 基于稀疏重构和多特征联合标签推导的显著性检测	第27-40页
3.1 多级的图像分割	第27-32页
3.1.1 图像过分割形成超像素	第28-29页
3.1.2 图像谱分割形成大的分割	第29-32页
3.2 初始显著性的计算	第32-35页
3.2.1 特征提取	第32页
3.2.2 基于稀疏重构的显著性检测	第32-35页
3.3 多特征联合标签推导的显著性检测	第35-40页
4 实验结果	第40-51页
4.1 评估的准则	第40-42页
4.2 论文实现的具体细节	第42页
4.3 算法各个环节的评价	第42-44页
4.4 实验结果比较	第44-51页
4.4.1 ASD图像库的比较结果	第44-46页
4.4.2 MSRA图像库的比较结果	第46-47页
4.4.3 SED图像库的比较结果	第47-48页
4.4.4 SOD图像库的比较结果	第48-51页
结论	第51-53页
参考文献	第53-57页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第57-58页
致谢	第58-59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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