基于超像素和图割理论的自动图像分割方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 图像分割的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 基于梯度的分割算法 | 第9-10页 |
| 1.2.2 基于区域的分割算法 | 第10页 |
| 1.2.3 基于特定理论的分割方法 | 第10-11页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 引入星形先验的图分割理论 | 第12-20页 |
| 2.1 引言 | 第12页 |
| 2.2 图分割理论 | 第12-16页 |
| 2.2.1 图论分割 | 第12-15页 |
| 2.2.2 图论算法分类 | 第15-16页 |
| 2.3 形状先验图分割算法 | 第16-19页 |
| 2.4 小结 | 第19-20页 |
| 第三章 前景点和背景点的自动提取 | 第20-30页 |
| 3.1 引言 | 第20页 |
| 3.2 超像素算法分类简介 | 第20-24页 |
| 3.2.1 基于图论算法 | 第20-22页 |
| 3.2.2 基于梯度下降算法 | 第22页 |
| 3.2.3 SLIC超像素提取特征点算法 | 第22-24页 |
| 3.3 特征点的分类 | 第24-29页 |
| 3.4 小结 | 第29-30页 |
| 第四章 实验对比及分析 | 第30-42页 |
| 4.1 实验参数的设置 | 第30-31页 |
| 4.2 定性对比实验 | 第31-38页 |
| 4.3 定量对比实验 | 第38-41页 |
| 4.4 小结 | 第41-42页 |
| 第五章 总结与展望 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48页 |
