| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·图像分割的发展 | 第11-14页 |
| ·课题的来源与研究意义 | 第14-15页 |
| ·课题来源 | 第14页 |
| ·本文研究内容 | 第14-15页 |
| ·文章内容安排 | 第15-16页 |
| 第二章 语义图像分割技术概述 | 第16-26页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·语义图像分割的研究现状 | 第16-17页 |
| ·语义图像分割原理 | 第17-25页 |
| ·语义图像分割的系统模型 | 第17-20页 |
| ·图像语义分割的关键技术 | 第20-21页 |
| ·词袋模型 “Bag-of-Words” | 第21-24页 |
| ·语义图像分割技术的难点 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 图像的预处理 | 第26-34页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·基于小波变换的同态滤波处理 | 第26-30页 |
| ·多分辨率小波变换 | 第26-28页 |
| ·同态滤波器 | 第28-30页 |
| ·巴特沃斯低通滤波器 | 第30页 |
| ·基于 YCbCr 彩色空间的同态滤波处理 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于小波变换和分水岭算法的图像分割技术 | 第34-44页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·分水岭分割算法 | 第34-37页 |
| ·算法的基本原理和步骤 | 第34-35页 |
| ·分水岭算法的基本原理 | 第35-37页 |
| ·改进的标记控制分水岭图像分割 | 第37-42页 |
| ·强制最小技术 | 第38-39页 |
| ·算法描述 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第五章 基于类的 TOP-DOWN 图像分割算法 | 第44-52页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·CSF-SEG 图像分割算法 | 第44-49页 |
| ·Top-Down 算法概述 | 第44-46页 |
| ·传统的 CSF 提取覆盖技术 | 第46-49页 |
| ·改进的 Top-Down 图像分割算法 | 第49-51页 |
| ·CSF 映射库和 CSF 训练库的构建 | 第49页 |
| ·算法描述 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 结合 BOTTOM-UP 和 TOP-DOWN 的图像分割算法 | 第52-68页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·结合 BOTTOM-UP 和 TOP-DOWN 的图像分割算法的综述 | 第52-61页 |
| ·基于词袋模型“Bag-of-Words”的 Top-Down 算法预分割 | 第52-59页 |
| ·基于改进的 Bottom-Up 算法细化分割 | 第59-61页 |
| ·实验结果和分析 | 第61-66页 |
| ·改进的 Top-Down 分割算法初始分割 | 第61-64页 |
| ·改进的 Bottom-Up 分割算法细化分割 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第七章 全文总结与展望 | 第68-70页 |
| ·全文工作总结 | 第68-69页 |
| ·研究展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第75页 |
