mean shift图像分割算法的改进

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1、^IA藥J命大葦'勺ShanxiUniversity2016届硕±学位论文MeanShift图像分割算法的改进作者姓名赵胜男指导教师王文剑教授学科专业系统工程研究方向机器学习及图像处理.培养单位计算机与信息技术学院学习年限2013年9月至2016年6月*m:::iI^[|*?-MmSSSS^aumssBF,訊;B■'■??-‘r、..Jf41i‘h?BB<;iSii占,■|MrMjivSHIy山西大学2016届硕±学位论文MeanShift图像分割算法的改进

2、作者姓名赵胜男指导教师王文剑教授学科专业系统工程研究方向机器学习及圃像处理培养单位计算机与信息技术学院学习年限2013年9月至2016年6月二〇—六年六月,ThesisforMastersdegree細anxiUniversit2016^y,TheimprovedMeanShift;imagesegmentationalgorithmStudentNameShengjianZhaois-SuervorProf.WenianWanpjgMaorSstemsEnineerinjyggSecia

3、ltMachinelearningdImaerocessinpyangpgDepartmentSchoolofComputerandInformationTechnologysearchDura-RetionSeptember,2013June2016,June2016,目录中文摘要IABSTRACTIll-mm1111.研究背景及意义12国2.内外研究现状1.2.1图像分割简介21.2.2图像分割研究现状31.3主要研究内容及结构安排5第二章背景知识727.1均值漂移算法简介

4、2丄1均值漂移定义72丄2均值漂移算法的发展82.2支持向量机简介9211.3本章小结第H章快速均值漂移困像分割方法13313.1快速均值漂移图像分割算法3丄1算法原理133丄2算法的具体实现143.2FMS算法的实验结果及分析153.2.1FMS算法的实驗环境及实验数据153.2.2FMS算法的实验结果与分析16321.3本章小结第四章基于SVM和FMS的图像分割方法23423.1基于支持向量机的图像分割4SVMS24.2基于和FM的图像分割算法4124.2.算法原理4.2.2算法的具体实

5、现25-4.3FMSSVM分割算法的实验结果及分析:26-43SVM26.1FMS算法的实验环境及实验数据-4.3.2FMSSVM算法的实验结果与分析274.4本章小结31第五章总结与展望巧参考文献35攻读学位期间取得的研究成果39S[谢41个人简况及联系方式43书45学位论文使用授权声明47Cont:entsChineseAbstractIABSTRACTIllChapterlIntroduction111Bacrounsncance1.kgdandigifi1.2Rese

6、archstatusofabroadanddomestic2imentat1.2.1IntroductonofImageSegion21.2.2Imaesementationresearchstatus.3gg.1.3Mitttrtt5anresearchconenandsucurearrangemenChapter]BackgroundKnowlede7g2.1Introductio打ofMea打Shiftalgorithm72丄1DefineofMeanShi托72.1.2Dev

7、elopmentofMeanShiftalorithm8g2.2IntroductionofSupportVectorMachine92.3ChapterConclusion11ChaptersFastMeanShiftImageSegmentationmethod133.1FastMeanShiftImageSementationalgo

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