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紫外极光图像极光卵边界定位与建模

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紫外极光图像极光卵边界定位与建模
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-15页
第一章 绪论第15-21页
  1.1 研究背景与意义第15-16页
    1.1.1 研究背景第15-16页
    1.1.2 研究意义第16页
  1.2 国内外研究现状第16-17页
    1.2.1 紫外极光图像极光卵分割研究现状第16-17页
    1.2.2 紫外极光图像极光卵边界建模研究现状第17页
  1.3 论文的研究成果与章节安排第17-21页
第二章 相关算法介绍第21-25页
  2.1 紫外极光图像极光卵分割第21-22页
    2.1.1 HKM算法第21页
    2.1.2 AMET算法第21-22页
    2.1.3 LLS -RHT算法第22页
  2.2 极光卵边界建模第22-23页
    2.2.1 单变量回归模型第22-23页
    2.2.2 多变量回归模型第23页
  2.3 小结第23-25页
第三章 紫外极光图像极光卵分割第25-33页
  3.1 理论基础第25-28页
    3.1.1 最大相似性区域合并第25页
    3.1.2 直接最小二乘椭圆拟合第25-26页
    3.1.3 算法流程第26-28页
  3.2 实验结果与分析第28-31页
    3.2.1 主观评价结果与分析第28-29页
    3.2.2 客观评价结果与分析第29-31页
  3.3 小结第31-33页
第四章 基于深度学习的极光卵边界位置建模第33-51页
  4.1 理论基础第33-35页
    4.1.1 受限玻尔兹曼机第33-34页
    4.1.2 径向基函数神经网络第34-35页
  4.2 极光卵边界位置模型第35-37页
    4.2.1 图像分割第35页
    4.2.2 坐标转换第35页
    4.2.3 边界提取第35-36页
    4.2.4 模型构建第36-37页
  4.3 实验结果与分析第37-50页
    4.3.1 数据库构建第37-38页
    4.3.2 实验结果与分析第38-50页
  4.4 小结第50-51页
第五章 基于环形分区的感知哈希极光图像检索第51-61页
  5.1 基于环形分区的感知哈希极光图像检索算法第51-53页
    5.1.1 感知哈希概述第51-52页
    5.1.2 基于环形分区的感知哈希数字摘要生成算法第52-53页
    5.1.3 感知哈希查询算法第53页
  5.2 实验结果与分析第53-57页
    5.2.1 主观评价结果与分析第54-56页
    5.2.2 客观评价结果与分析第56-57页
  5.3 基于环形分区的感知哈希极光图像检索平台第57-59页
    5.3.1 系统设计第57-58页
    5.3.2 平台界面第58页
    5.3.3 事例分析第58-59页
  5.4 小结第59-61页
第六章 结论和展望第61-63页
  6.1 研究结论第61-62页
  6.2 研究展望第62-63页
参考文献第63-67页
致谢第67-69页
作者简介第69-70页

本篇论文共70页,点击这进入下载页面
 
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