●前言
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 模型擬合方法的分類與難點
1.2.1 采樣算法
1.2.2 模型選擇算法
1.2.3 采樣與模型選擇融合算法
1.2.4 存在的問題和難點
第2章 基於簡單圖模式搜索的模型擬合方法
2.1 引言
2.2 算法描述
2.2.1 簡單圖建模
2.2.2 簡單圖上模式搜索算法
2.2.3 互信息理論的模式融合
2.2.4 本章所介紹的模型擬合方法
2.3 實驗結果與分析
2.3.1 人工數據上的實驗結果與分析
2.3.2 真實圖像上的實驗結果與分析
2.4 本章小結
第3章 基於超圖子圖檢測的模型擬合方法
3.1 引言
3.2 算法描述
3.2.1 超圖建模
3.2.2 基於超圖的子圖檢測算法
3.2.3 本章所提出的模型擬合方法
3.3 實驗結果與分析
3.3.1 人工數據上的實驗結果與分析
3.3.2 真實圖像上的實驗結果與分析
3.3.33 D-運動分割上的實驗結果與分析
3.4 本章小結
第4章 基於超圖代表性模式搜索的模型擬合方法
4.1 引言
4.2 算法描述
4.2.1 超圖構造
4.2.2 超圖剪枝
4.2.3 模式搜索算法
4.2.4 本章所提出的模型擬合方法
4.3 實驗結果與分析
4.3.1 直線擬合
4.3.2 圓形擬合
4.3.3 單應性估計
4.3.4 基礎矩陣估計
4.4 本章小結
第5章 基於超圖建模與超圖分割相融合的模型擬合方法
5.1 引言
5.2 算法描述
5.2.1 超圖建模與超圖分割相融合
5.2.2 本章中提出的模型擬合方法
5.3 實驗結果與分析
5.3.1 參數分析與設置
5.3.2 計算速度分析
5.3.3 單應性估計
5.3.4 基礎矩陣估計
5.4 本章小結
第6章 基於連續性潛在語義分析的模型擬合方法
6.1 引言
6.2 算法描述
6.2.1 潛在語義空間構造
6.2.2 離群點去除及子空間恢復
6.2.3 本章所提出的模型擬合方法
6.3 實驗結果與分析
6.3.1 參數分析與設置
6.3.2 采樣算法的分析與設置
6.3.3 單應性估計
6.3.4 基礎矩陣估計
6.4 本章小結
第7章 基於超像素的確定性模型擬合方法
7.1 引言
7.2 算法描述
7.2.1 把超像素引入到模型擬合
7.2.2 確定性指導采樣算法
7.2.3 新型的模型選擇算法
7.2.4 本章所提出的確定性模型擬合方法
7.3 實驗結果與分析
7.3.1 在單結構數據上的實驗結果與分析
7.3.2 在多結構數據上的實驗結果與分析
7.4 本章小結
參考文獻
