基于深度学习特征与二分图的图像分割

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基于深度学习特征与二分图的图像分割

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基于深度学习特征与二分图的图像分割

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第一章绪论	第9-15页
1.1 研究背景及意义	第9-11页
1.2 图像分割技术的发展与研究现状	第11-12页
1.3 论文的主要工作及各章内容安排	第12-15页
1.3.1 论文的主要工作	第12-13页
1.3.2 论文的各章内容安排	第13-15页
第二章图像分割方法概述	第15-26页
2.1 图像分割方法综述	第15-22页
2.1.1 基于阈值的图像分割	第15-16页
2.1.2 基于边缘的图像分割	第16-17页
2.1.3 基于区域的图像分割	第17-22页
2.2 基于神经网络的图像分割	第22-25页
2.2.1 基于人工神经网络的图像分割	第22-24页
2.2.2 基于卷积神经网络的图像分割	第24-25页
2.3 本章小结	第25-26页
第三章本文方法框架及特征提取	第26-37页
3.1 本文方法框架	第26-27页
3.2 过分割预处理	第27-30页
3.2.1 Mean-Shift图像分割	第29页
3.2.2 基于图的FH分割方法	第29-30页
3.3 深度学习特征提取	第30-36页
3.3.1 深度学习特征提取	第30-33页
3.3.2 过分割区域的特征提取	第33-36页
3.4 本章小结	第36-37页
第四章基于图像复杂度的特征筛选及二分图图割	第37-45页
4.1 基于似物性检测的图像复杂度	第37-39页
4.2 基于过分割的图像复杂度	第39页
4.3 基于图像复杂度的图像分类及特征筛选	第39-41页
4.4 二分图图割	第41-43页
4.4.1 二分图构建	第41-43页
4.4.2 二分图图割	第43页
4.5 本章小结	第43-45页
第五章实验结果与分析	第45-61页
5.1 实验环境以及数据来源	第45-48页
5.1.1 图像分割评价标准	第45-46页
5.1.2 实验环境及参数设置	第46-48页
5.2 实验结果展示与评价	第48-54页
5.3 实验结果分析	第54-60页
5.3.1 过分割分析	第54-57页
5.3.2 深度学习特征分析	第57-60页
5.4 本章小结	第60-61页
结论与展望	第61-63页
参考文献	第63-69页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第69-70页
致谢	第70-71页
附件	第71页

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