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图像超像素分割算法SLIC的实现及改进任务书

 2020-04-05 10:04  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

1.前期知识储备:

首先深入学习并理解图像超像素分割算法slic(simple linear iterative clustering),掌握超像素分割的概念与目标;其次,学习并掌握matlab程序设计。

2. 算法功能:

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1.设计并实现图像超像素分割算法。应为算法设计简单的参数输入界面。应对所实现的算法进行详细的实验分析。

2.算法开发平台为matlab或octave。

3.算法的文档应能详细、准确地反映算法的设计思想。文档格式应尽可能规范,易读易懂,叙述问题准确。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

(1)2018/1/14—2018/3/5:确定选题,查阅文献,外文翻译和撰写开题报告;

(2)2018/3/6—2018/4/30:程序架构、程序设计与开发、测试与完善;

(3)2018/5/1—2018/5/25:撰写及修改毕业论文;

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4. 主要参考文献

1.张志涌,杨祖樱 等,MATLAB教程,北京航空航天大学出版社,2015.01

2. Radhakrishna Achanta, et al.,SLIC SuperpixelsCompared to State-of-the-Art Superpixel Methods,IEEETRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE,VOL. 34, NO. 11, NOVEMBER 2012

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