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基于圖譜理論的圖像分割 版權信息
- ISBN：9787030740458
- 條形碼：9787030740458 ; 978-7-03-074045-8
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
基于圖譜理論的圖像分割 本書特色
書中內容為作者十余年科研工作取得的研究成果，屬于近些年來機器學習領域的一個研究熱點，通過對圖譜劃分理論及其在圖像分割中的應用進行較為集中、系統、全面、深入的論述，為從事相關研究的科研人員提供思路
基于圖譜理論的圖像分割 內容簡介
本書是一部講述圖譜理論及其在圖像分割應用的專著，是以作者十余年科研工作取得的研究成果為基礎撰寫而成。譜聚類算法建立在圖譜理論基礎上，是近些年來機器學習領域的一個研究熱點。與傳統的聚類方法相比，它能在非凸的樣本空間上聚類。針對譜聚類算法中一些亟待解決的問題，本專著對以下內容進行了介紹：數據約簡譜聚類算法研究、結合空間信息的譜聚類圖像分割算法研究、無監督和半監督的免疫克隆選擇圖劃分算法研究以及基于局部相似性測度的合成孔徑雷達圖像多層分割算法研究等內容。
基于圖譜理論的圖像分割 目錄
目錄前言第1章 緒論 11.1 聚類分析 11.1.1 聚類概況 11.1.2 經典聚類算法 31.1.3 基于圖譜理論的聚類算法 91.2 圖像分割 111.2.1 常用的圖像像素特征 111.2.2 經典的圖像分割方法 121.3 本書的主要內容 14參考文獻 15第2章 基于數據約簡的譜聚類算法 192.1 譜聚類算法研究現狀 192.1.1 譜聚類的相似性矩陣構造策略 202.1.2 常用的圖譜劃分準則 242.1.3 經典的譜聚類算法 262.2 基于分層的模糊聚類約簡譜聚類算法 302.2.1 譜聚類數據約簡框架 302.2.2 模糊聚類子集約簡策略 312.2.3 基于流形距離測度的分層模糊約簡譜聚類 332.2.4 實驗結果與討論 342.3 基于分層的密度約簡譜聚類算法 382.3.1 基于密度的數據約簡策略 382.3.2 算法復雜性分析 392.3.3 實驗結果與討論 402.4 基于區域彩色特征的譜聚類圖像分割算法 452.4.1 超像素區域獲取及其相似性構造 452.4.2 隔點采樣Nystrom算法 472.4.3 算法步驟 482.4.4 實驗結果與討論 482.5 本章小結 50參考文獻 51第3章 非局部空間譜聚類圖像分割算法 543.1 非局部空間權核k均值 553.1.1 k均值與權核k均值 553.1.2 結合非局部空間信息的權核k均值 563.2 基于非局部空間信息的譜聚類圖像分割算法 583.2.1 譜聚類算法與WKKM_NLS算法之間的等價性 593.2.2 結合非局部空間信息的規范化拉普拉斯矩陣 613.2.3 非局部空間譜聚類算法的Nystrom實現及復雜度分析 623.3 實驗結果與討論 633.3.1 合成圖像上的實驗 633.3.2 自然圖像分割實驗 683.3.3 MR圖像上的實驗 693.3.4 與結合空間信息的聚類圖像分割算法的比較 713.4 本章小結 72參考文獻 72第4章 結合空間連通性和一致性的譜聚類圖像分割算法 754.1 基于三維特征空間的譜聚類圖像分割算法 754.1.1 三維特征空間 754.1.2 連通性與一致性度量 774.1.3 基于三維特征空間的相似性度量 794.1.4 算法主要步驟及復雜度分析 794.1.5 實驗結果與討論 804.2 基于螢火蟲算法的半監督譜聚類圖像分割算法 884.2.1 半監督信息引入 884.2.2 基于螢火蟲算法的*小可覺差閾值選取 884.2.3 融合連通性和離散性的相似性度量方法 924.2.4 算法步驟 934.2.5 實驗結果與討論 944.3 本章小結 99參考文獻 99第5章 基于模糊理論的譜聚類圖像分割算法 1015.1 基于區間模糊理論的譜聚類圖像分割算法 1015.1.1 區間二型模糊聚類理論 1015.1.2 區間模糊相似性構造 1025.1.3 算法主要步驟 1045.1.4 實驗結果與討論 1045.2 基于半監督和模糊理論的譜聚類彩色圖像分割算法 1075.2.1 半監督的區域相似性構造 1085.2.2 算法主要步驟 1095.2.3 實驗結果與討論 1105.3 基于魯棒空間信息的模糊譜聚類圖像分割算法 1125.3.1 非局部權和圖像的構造 1125.3.2 基于灰度的模糊相似性測度 1135.3.3 算法步驟與復雜度分析 1145.3.4 實驗結果與討論 1155.4 本章小結 125參考文獻 125第6章 基于局部相似性測度的SAR圖像多層分割算法 1276.1 紋理圖像像素間相似性的構造 1276.1.1 平穩小波紋理特征提取 1286.1.2 構造依賴局部尺度參數的稀疏鄰接矩陣 1286.2 紋理圖像多層分割算法 1296.2.1 逐層合并 1306.2.2 逐層精化 1316.2.3 算法主要步驟 1316.3 實驗結果與討論 1326.3.1 人工合成紋理圖像分割 1326.3.2 SAR圖像分割 1346.4 本章小結 136參考文獻 137第7章 免疫克隆選擇圖劃分算法 1387.1 人工免疫系統 1397.1.1 人工免疫系統的研究背景及內容 1397.1.2 人工免疫系統算法的研究 1397.1.3 人工免疫系統算法與傳統進化算法的比較 1417.2 基于免疫克隆選擇的圖劃分算法 1417.2.1 適應度函數 1427.2.2 編碼及免疫算子設計 1427.2.3 抗體修正算子設計 1437.2.4 算法步驟及復雜度分析 1467.2.5 實驗結果與討論 1477.3 基于免疫克隆選擇的半監督圖劃分算法 1547.3.1 成對限制先驗信息 1547.3.2 基于成對限制先驗信息的相似性測度 1557.3.3 實驗結果與討論 1567.4 本章小結 158參考文獻 159
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