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简介
本书介绍了变形曲线模型、小波分析理论以及关于这2种算法的改进。同时对均值移动算法、Adaboost、人才神经网络算法进行了详细的阐述。
目录
目录
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 国内外研究现状
第2章 参数活动轮廓模型的图像分割方法研究
2.1 参数活动轮廓模型(Snake)的基本原理
2.2 基于Snake模型的三种经典改进算法
2.3 基于Snake模型的改进算法
第3章 基于水平集方法的图像分割方法研究
3.1 水平集理论简介
3.2 曲线演化理论
第4章 基于偏微分方程和小波变换去噪方法研究
4.1 小波阈值的图像去噪方法
4.2 基于偏微分方程扩散的图像降噪方法
4.3 偏微分方程与小波变换相结合的图像降噪算法
4.4 基于直方图和小波变换的图像分割技术
第5章 Mean-Shift算法分析
5.1 均值移动算法
5.2 改进均值移动算法
5.3 均值移动算法应用
第6章 AdaBoost算法
6.1 AdaBoost基本原理
6.2 基于Cascade算法的检测框架
第7章 神经网络
7.1 人工神经元模型
7.2 人工神经网络学习算法
7.3 反向传播算法(BP法)
7.4 径向基神经网络(RBF)
7.5 自组织神经网络(SOM)
7.6 Hopfiled神经网络
7.7 细胞神经网络(CNN)
参考文献
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 国内外研究现状
第2章 参数活动轮廓模型的图像分割方法研究
2.1 参数活动轮廓模型(Snake)的基本原理
2.2 基于Snake模型的三种经典改进算法
2.3 基于Snake模型的改进算法
第3章 基于水平集方法的图像分割方法研究
3.1 水平集理论简介
3.2 曲线演化理论
第4章 基于偏微分方程和小波变换去噪方法研究
4.1 小波阈值的图像去噪方法
4.2 基于偏微分方程扩散的图像降噪方法
4.3 偏微分方程与小波变换相结合的图像降噪算法
4.4 基于直方图和小波变换的图像分割技术
第5章 Mean-Shift算法分析
5.1 均值移动算法
5.2 改进均值移动算法
5.3 均值移动算法应用
第6章 AdaBoost算法
6.1 AdaBoost基本原理
6.2 基于Cascade算法的检测框架
第7章 神经网络
7.1 人工神经元模型
7.2 人工神经网络学习算法
7.3 反向传播算法(BP法)
7.4 径向基神经网络(RBF)
7.5 自组织神经网络(SOM)
7.6 Hopfiled神经网络
7.7 细胞神经网络(CNN)
参考文献
数字图像模式识别方法分析
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