基于层次条件随机场的图像对象分割
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究课题背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的内容安排 | 第12-14页 |
| 2 图像对象分割的相关方法介绍 | 第14-29页 |
| 2.1 基于对象检测的对象分割方法 | 第15-18页 |
| 2.1.1 对象检测 | 第15-17页 |
| 2.1.2 像素的对象标记 | 第17-18页 |
| 2.2 基于马尔科夫随机场的方法 | 第18-24页 |
| 2.2.1 马尔科夫随机场 | 第18-19页 |
| 2.2.2 基于马尔科夫随机场的像素标记 | 第19-23页 |
| 2.2.3 能量最小化 | 第23-24页 |
| 2.3 基于条件随机场的方法 | 第24-28页 |
| 2.3.1 条件随机场 | 第24-25页 |
| 2.3.2 基于条件随机场的对象分割 | 第25-26页 |
| 2.3.3 条件随机场的能量最小化 | 第26-28页 |
| 2.4 本章总结 | 第28-29页 |
| 3 条件随机场的基本势能 | 第29-38页 |
| 3.1 一元势能 | 第29-36页 |
| 3.1.1 确定一元势能的相关方法 | 第29-30页 |
| 3.1.2 本文提出的基于超像素特征的一元势能 | 第30-36页 |
| 3.2 二元势能 | 第36-37页 |
| 3.3 本章总结 | 第37-38页 |
| 4 层次条件随机场的构建 | 第38-54页 |
| 4.1 相关方法 | 第38-42页 |
| 4.1.1 基于区域块的势能 | 第38-40页 |
| 4.1.2 基于全局的势能 | 第40-42页 |
| 4.2 本文构建层次条件随机场的方法 | 第42-53页 |
| 4.2.1 基于贝叶斯和谐度的图像分割 | 第42-46页 |
| 4.2.2 构建超像素与区域块层次关系 | 第46-47页 |
| 4.2.3 能量的最小化 | 第47-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 基于层次条件随机场的图像对象分割 | 第54-63页 |
| 5.1 本文提出的图像对象分割框架 | 第54-56页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第56-62页 |
| 5.2.1 势能训练时间对比 | 第56-58页 |
| 5.2.2 图像对象分割结果分析 | 第58-62页 |
| 5.3 本章总结 | 第62-63页 |
| 6 结论 | 第63-65页 |
| 6.1 关于本文提出的方法的总结 | 第63页 |
| 6.2 本文方法的展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-72页 |
| 在校期间获得成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
