图书介绍
基于视觉显著性的图像分割PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 刘占文著 著
- 出版社： 西安：西安电子科技大学出版社
- ISBN：9787560650968
- 出版时间：2019
- 标注页数：138页
- 文件大小：15MB
- 文件页数：146页
- 主题词：计算机视觉－检测－图象分割
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图书目录
第一章 绪论1
1.1 研究背景与意义1
1.2 国内外研究现状综述4
1.2.1 目标显著性检测方法4
1.2.2 基于图论的图像分割方法6
1.2.3 多示例学习方法17
1.3 本文的主要研究内容和章节安排18
第二章 图像显著特征与相似性度量分析21
2.1 图像显著特征分析21
2.1.1 底层特征22
2.1.2 中高层语义特征29
2.2 相似性度量分析31
2.2.1 相似性计算模型31
2.2.2 相似性度量39
2.3 本章小结41
第三章 基于多示例学习的图像目标显著性特征检测43
3.1 显著性特征的检测43
3.1.1 图像的预处理44
3.1.2 亮度梯度特征45
3.1.3 色彩梯度特征51
3.1.4 纹理梯度特征52
3.1.5 图像的边界镜像54
3.2 基于多示例学习的显著性检测55
3.2.1 Bag-SVM算法56
3.2.2 Ins-SVM算法57
3.2.3 APR算法58
3.2.4 EMDD算法59
3.3 基于多示例学习的显著性检测实验结果分析60
3.3.1 实验结果对比分析60
3.3.2 算法性能对比分析70
3.4 本章小结72
第四章 基于图割优化的显著性目标分割方法74
4.1 图的基本概念75
4.2 基于图割优化的图像显著性目标分割方法78
4.2.1 自适应图像层次分割方法78
4.2.2 基于图割优化的图像显著性目标分割方法80
4.2.3 图像分割质量评价指标分析86
4.2.4 实验结果对比分析90
4.3 本章小结101
第五章 基于多示例学习与图割优化的弱对比度车辆目标分割算法102
5.1 基于机器视觉的道路交通信息采集与检测系统103
5.2 基于多示例学习与图割优化的弱对比度车辆目标分割算法104
5.2.1 车辆目标特征分析104
5.2.2 算法具体步骤106
5.3 算法实验与评价108
5.3.1 算法实验过程108
5.3.2 实验结果对比114
5.3.3 算法评价分析116
5.4 本章小结118
第六章 结论与展望119
参考文献122
致谢138