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融合MRF正则化和半监督图核聚类的图像分割

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融合MRF正则化和半监督图核聚类的图像分割
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
  1. 引言第10-15页
  1.1 课题研究背景及意义第10-11页
  1.2 基于图聚类的图像分割研究现状第11-13页
  1.3 本文研究内容与章节安排第13-15页
  2. 相关理论第15-30页
  2.1 图的基本概念第15-16页
  2.2 KKM算法第16-21页
    2.2.1 KM算法第16-17页
    2.2.2 核函数第17-18页
    2.2.3 KKM算法第18-21页
  2.3 图聚类准则第21-23页
  2.4 MRF相关知识第23-25页
    2.4.1 邻域系统及其基团第23-24页
    2.4.2 MRF势函数第24-25页
  2.5 图割理论第25-27页
  2.6 图像分割的评价指标第27-30页
  3. 融合MRF和半监督NCut的图像分割第30-42页
  3.1 HMRF-based半监督NCut第30-31页
  3.2 基于HMRF- NCut的图像分割第31-33页
  3.3 融合Potts模型和HMRF-NCut的图像分割第33-35页
  3.4 上界优化第35-36页
  3.5 基于GMM的图像初始化第36-38页
    3.5.1 GMM模型第37页
    3.5.2 EM算法求解GMM模型第37-38页
  3.6 实验结果分析第38-40页
  3.7 本章小结第40-42页
  4. 融合MRF和KKM的半监督图像分割第42-49页
  4.1 Tang等人提出的MRF正则化的KKM第42-43页
  4.2 半监督KKM第43-44页
  4.3 能量函数及其辅助函数第44-45页
  4.4 实验结果分析第45-48页
    4.4.1 实验设置第46-47页
    4.4.2 实验结果比较第47-48页
  4.5 本章小结第48-49页
  5. 总结与展望第49-50页
参考文献第50-54页
致谢第54-55页

本篇论文共55页,点击这进入下载页面
 
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