| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·图像分割的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·图像分割研究的内容和方法 | 第11-15页 |
| ·分割技术中图谱理论的引入 | 第15-17页 |
| ·课题来源 | 第17页 |
| ·本文的研究方向 | 第17-18页 |
| ·论文的主要内容和组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 图论的原理与图的分割 | 第20-34页 |
| ·图的基本理论 | 第20-26页 |
| ·图的定义 | 第20-21页 |
| ·图的基本概念 | 第21-23页 |
| ·图的矩阵表示 | 第23-24页 |
| ·网络流 | 第24-26页 |
| ·图的典型分割方法 | 第26-28页 |
| ·最小割分割法 | 第26-27页 |
| ·Ncut 分割法 | 第27页 |
| ·Iso 分割法 | 第27-28页 |
| ·一种新的最大流/最小割算法 | 第28-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于图论和最佳阈值模型的分割方法与应用 | 第34-52页 |
| ·基于图论的分割算法 | 第35-41页 |
| ·构造网络图 | 第35-36页 |
| ·边的加权值 | 第36-37页 |
| ·能量函数的建立 | 第37-38页 |
| ·硬约束 | 第38-40页 |
| ·最优分割的计算 | 第40-41页 |
| ·有向图 | 第41页 |
| ·最佳阈值模型的建立及算法的改进 | 第41-44页 |
| ·图像预处理 | 第41-42页 |
| ·加权值计算的改进算法 | 第42-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-51页 |
| ·本算法分割结果 | 第44-47页 |
| ·分割结果比较 | 第47-50页 |
| ·算法的扩展应用 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 基于K 均值聚类和GRAPH CUTS 的复杂背景彩色图像分割方法与应用 | 第52-68页 |
| ·图像分割能量 | 第53-54页 |
| ·彩色图像分割改进算法的描述 | 第54-59页 |
| ·颜色空间的选择 | 第54-55页 |
| ·初始聚类 | 第55-56页 |
| ·分割能量的计算 | 第56-58页 |
| ·最优分割的计算 | 第58页 |
| ·边缘校正与去噪处理 | 第58-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-65页 |
| ·实验结果分析 | 第59-62页 |
| ·分割结果比较 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-68页 |
| 第5章 全文总结与展望 | 第68-70页 |
| ·本文工作总结 | 第68-69页 |
| ·图论算法研究的展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士期间已发表的论文 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |