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图像分割新算法研究及应用

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图像分割新算法研究及应用
论文目录
 
中文摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 引言第8-12页
  · 图像分割研究背景第8页
  · 基于图论的图像分割研究现状第8-10页
    · 基于Grabcut算法的图像分割研究现状第9页
    · 基于随机游走算法的图像分割研究现状第9-10页
  · 本文创新点及意义第10页
  · 论文结构第10-12页
第二章 图像分割方法及图论基础第12-20页
  · 图像分割方法简介第12-15页
  · 图的相关概念第15-16页
  · 图的矩阵表示第16-18页
  · 网络流第18-19页
  · 本章小结第19-20页
第三章 基于Grabcut改进的图像分割新算法第20-33页
  · Graph Cut算法原理第20-21页
  · 基于Grabcut算法的图像分割第21-25页
    · 高斯混合模型第22-24页
    · Grabcut算法介绍第24-25页
  · 基于Grabcut改进的图像分割新算法第25-29页
    · 图像的预处理第25-27页
      · 分水岭分割算法第25-26页
      · 改进的二次分水岭分割第26-27页
    · 能量函数的改进第27-28页
    · 改进的Grabcut算法流程第28-29页
  · 实验结果与分析第29-32页
  · 本章小结第32-33页
第四章 基于随机游走算法的水边线提取新算法第33-45页
  · 随机游走算法的简介第33-34页
  · 基于随机游走的图像分割第34-38页
    · 边权重第34-35页
    · 组合Dirichlet问题第35-37页
    · 与随机游走算法相关的理论第37-38页
      · 电路模拟第37-38页
      · 与扩散理论的区别第38页
  · 基于随机游走算法水边线提取新算法第38-44页
    · 权重的改进设计第39-40页
    · 改进算法的流程第40-41页
    · 仿真实验及结果分析第41-44页
  · 本章小结第44-45页
第五章 本文改进的两种图像分割算法比较第45-48页
  · 改进的Grabcut算法与随机游走算法的比较第45-47页
  · 本章小节第47-48页
结论与展望第48-50页
参考文献第50-53页
在校期间的研究成果及发表的学术论文第53-54页
致谢第54页

本篇论文共54页,点击这进入下载页面。
 
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