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基于视觉注意机制的图像分割方法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-7页 | | Abstract | 第7-9页 | | 目录 | 第9-11页 | | 第1章 绪论 | 第11-23页 | | ·课题研究背景及意义 | 第11-13页 | | ·图像分割方法及其研究现状 | 第13-15页 | | ·视觉注意及其研究现状 | 第15-20页 | | ·图像分割与物体识别的关系 | 第20-21页 | | ·论文的研究内容 | 第21-23页 | | 第2章 视觉注意机制及其计算模型 | 第23-49页 | | ·引言 | 第23-25页 | | ·视觉显著计算模型 | 第25-40页 | | ·统一的视觉显著模型评价体系 | 第40-47页 | | ·本章小结 | 第47-49页 | | 第3章 基于多特征相位谱的视觉显著模型 | 第49-65页 | | ·引言 | 第49-50页 | | ·相位谱 | 第50-52页 | | ·视觉注意机制建模 | 第52-56页 | | ·实验结果及分析 | 第56-63页 | | ·基于相位谱显著图最佳阈值分割及其在图像缩放上的应用 | 第63页 | | ·本章小结 | 第63-65页 | | 第4章 引入视觉注意机制活动轮廓模型的图像分割方法 | 第65-81页 | | ·引言 | 第65-66页 | | ·相关工作 | 第66-69页 | | ·距离正则化水平集活动轮廓模型分析 | 第69-73页 | | ·基于视觉注意的距离正则化水平集活动轮廓模型 | 第73-75页 | | ·实验结果与分析 | 第75-79页 | | ·本章小结 | 第79-81页 | | 第5章 基于PCA的视觉显著模型在目标识别中的应用 | 第81-99页 | | ·引言 | 第81页 | | ·基于PCA的视觉显著模型 | 第81-88页 | | ·基于PCA视觉显著模型的太阳能电池表面缺陷检测 | 第88-97页 | | ·本章小结 | 第97-99页 | | 第6章 结论与展望 | 第99-103页 | | ·结论 | 第99-100页 | | ·研究展望 | 第100-103页 | | 参考文献 | 第103-113页 | | 在学期间学术成果情况 | 第113-115页 | | 指导教师及作者简介 | 第115-117页 | | 致谢 | 第117页 |
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论文编号BS2270790，这篇论文共117页
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