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结合多种特征和条件随机场的显著性区域分割

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结合多种特征和条件随机场的显著性区域分割
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
  1. 绪论第10-21页
  1.1 研究显著性区域分割的意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-15页
  1.3 显著性检测的现实应用第15-19页
    1.3.1 图像内容编辑第15-16页
    1.3.2 目标识别第16-17页
    1.3.3 视觉目标跟踪第17页
    1.3.4 图像视频压缩第17-18页
    1.3.5 视频摘要处理第18-19页
  1.4 论文内容安排第19-21页
  2. 显著性检测的基本理论第21-32页
  2.1 引言第21-22页
  2.2 原则第22-24页
    2.2.1 视觉对比度原则第22页
    2.2.2 中心-周围差异原则第22-23页
    2.2.3 多通道并行处理原则第23-24页
    2.2.4 中心偏置原则第24页
  2.3 经典算法介绍第24-31页
    2.3.1 算法框架第24-25页
    2.3.2 IT算法第25-26页
    2.3.3 AC算法第26页
    2.3.4 FT算法第26-28页
    2.3.5 LC算法第28-29页
    2.3.6 RC算法第29-31页
  2.4 本章小结第31-32页
  3. 基于超像素级别条件随机场的显著性区域分割第32-47页
  3.1 算法框架介绍第32-34页
  3.2 预处理第34-37页
    3.2.1 超像素分割SLIC算法第34-36页
    3.2.2 剔除部分背景第36-37页
  3.3 计算显著性图第37-41页
    3.3.1 低级特征计算显著性图第37-38页
    3.3.2 中级特征计算显著性图第38-41页
  3.4 超像素级别的条件随机场和Grab Cut第41-47页
    3.4.1 Grab Cut第41-43页
    3.4.2 超像素级别的条件随机场第43-47页
  4. 实验结果第47-53页
  4.1 数据集第47页
  4.2 评判标准第47-50页
    4.2.1 客观评价准则第47-50页
  4.3 主观评价第50-53页
  5. 总结与展望第53-54页
  5.1 本文总结与创新点第53页
  5.2 本文展望第53-54页
参考文献第54-60页
致谢第60-61页

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