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醉染图书曲面物体3D重建与计算机视觉分析9787030665942
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前言章 深度图像分割1.1 深度图像传统分割方法1.1.1 基于边缘的分割方法1.1.2 基于区域的分割方法1.1.3 传统深度图像分割方法的缺陷1.2 深度图像数学形态学分割1.2.1 数学形态学基础理论1.2.2 深度形态学基础理论1.. 深度形态学基本运算1.3 深度图像分割新方法1.3.1 深度图像预处理1.3.2 基于形态学算子的深度图像分割1.3.3 基于水线区域的深度图像分割1.4 方法验与评估1.4.1 计算机1.4.2 实验结果1.4.3 深度图像分割方法评估体系1.5 本章小结参考文献第2章 基于参数活动轮廓和向量场卷积的图像分割2.1 活动轮廓模型理论2.1.1 活动轮廓模型基本思想与分类2.1.2 曲线演化理论2.1.3 参数活动轮廓模型原理2.1.4 几何活动轮廓模型2.1.5 Snake模型2.2 Snake参数轮廓模型改进2.2.1 Snake模型改进2.2.2 改进力构成. 实验结果..1 实验说明..2 不同图像分割法结果分析2.4 本章小结参考文献第3章 点云模型伪洞修补与区域分割3.1 点云模型基础3.1.1 点云模型基本理论3.1.2 点云模型几何特3.1.3 曲率估算3.2 伪洞检测与修补3.2.1 伪洞基本理论3.2.2 检测伪洞边界点3.. 伪洞边界提取3.2.4 伪洞填充弥补3.3 区域分割方法3.3.1 传统区域分割方法验3.3.2 活动轮廓模型分割方法验3.3.3 实验结果3.4 本章小结参考文献第4章 基于计算机视觉的水果分级4.1 基于深度学习的水果分级4.1.1 基于数字图像处理的水果分级方法4.1.2 基于深度学习的水果分级方法4.2 水果分级模型的优化和改进4.2.1 数据优化4.2.2 VGG16结构优化4.3 本章小结参考文献第5章 基于深度学习的花卉图像分类5.1 基于多损失注意力网络的花卉图像分类5.1.1 Xception模型概述5.1.2 注意力机制5.1.3 三元组损失函数5.1.4 多损失注意力网络模型设计5.1.5 实验结果5.2 基于多损失注意力双线络的花卉图像分类5.2.1 残差网络5.2.2 双线卷积神经网络模型5.. 多损失注意力双线络设计5.2.4 实验结果5.3 本章小结参考文献彩图
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