| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 前言 | 第9-14页 |
| 1.1 论文的背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的主要内容和结构安排 | 第12-14页 |
| 第2章 基于能量最小化的图像分割方法简介 | 第14-25页 |
| 2.1 基于RSF水平集的图像分割算法 | 第14-18页 |
| 2.1.1 RSF能量函数 | 第14-16页 |
| 2.1.2 RSF水平集函数模型 | 第16-17页 |
| 2.1.3 能量最小化运算 | 第17-18页 |
| 2.2 基于Graph-cuts的图像分割算法 | 第18-24页 |
| 2.2.1 构造布尔能量函数 | 第18-19页 |
| 2.2.2 添加硬性约束(Hard Constraints) | 第19-20页 |
| 2.2.3 判断是否满足正则(regular)条件 | 第20页 |
| 2.2.4 构造布尔能量函数的s/t图模型 | 第20-21页 |
| 2.2.5 计算s/t图的最小割/最大流(Min-cut/Max-flow) | 第21-24页 |
| 2.2.6 获得图像分割结果 | 第24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于对偶平滑RSF水平集的海面溢油图像分割方法 | 第25-35页 |
| 3.1 导向滤波器 | 第25-27页 |
| 3.2 基于对偶平滑RSF水平集的海面溢油图像分割算法 | 第27-29页 |
| 3.3 基于对偶平滑RSF水平集的海面溢油图像分割结果 | 第29-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于协同合作模型的细长条溢油区域分割方法 | 第35-47页 |
| 4.1 高阶能量函数区域项构建 | 第35-36页 |
| 4.2 高阶能量函数边界项构建 | 第36-37页 |
| 4.3 基于协同合作模型的海面溢油图像分割结果 | 第37-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于对偶平滑协同合作模型的海面溢油图像分割方法 | 第47-60页 |
| 5.1 滚动导向滤波器(Rolling Guidance Filter) | 第47-49页 |
| 5.1.1 小结构消除 | 第47-48页 |
| 5.1.2 边界恢复 | 第48页 |
| 5.1.3 小结构消除和边界恢复融合 | 第48-49页 |
| 5.2 标签层面的平滑 | 第49-51页 |
| 5.3 像素层面的平滑 | 第51-52页 |
| 5.4 溢油分割的对偶平滑协同合作模型框架 | 第52-54页 |
| 5.5 基于对偶平滑协同合作模型的海面溢油图像分割结果 | 第54-59页 |
| 5.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 总结与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录A EM算法估计伽马混合模型中的参数 | 第65-70页 |
| 附录B 能量函数高阶项降阶过程 | 第70-72页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
