| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 图像分割方法概述 | 第16-20页 |
| 1.2.1 传统图像分割方法 | 第16-18页 |
| 1.2.2 结合特定理论的分割方法 | 第18-19页 |
| 1.2.3 聚类分割方法 | 第19-20页 |
| 1.3 论文主要章节安排 | 第20-21页 |
| 第二章 超像素分割方法 | 第21-31页 |
| 2.1 超像素在图像分割中的意义 | 第21-22页 |
| 2.2 基于图论的方法 | 第22-26页 |
| 2.2.1 图谱理论 | 第23-25页 |
| 2.2.2 NCUT归一化分割准则 | 第25-26页 |
| 2.3 基于梯度下降的方法 | 第26-30页 |
| 2.3.1 Mean shift算法原理 | 第27-28页 |
| 2.3.2 Mean shift算法求解 | 第28-29页 |
| 2.3.3 Mean shift算法应用于图像分割 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于超像素的近邻传递聚类分割算法 | 第31-45页 |
| 3.1 基于超像素的近邻传递聚类分割算法 | 第31-38页 |
| 3.1.1 超像素分割 | 第31-34页 |
| 3.1.2 近邻传递聚类合并 | 第34-38页 |
| 3.1.3 基于超像素的近邻传递聚类分割算法 | 第38页 |
| 3.2 图像分割评价标准 | 第38-40页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第40-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于超像素的密度峰值聚类分割算法 | 第45-55页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 基于超像素的密度峰值聚类分割算法 | 第45-51页 |
| 4.2.1 位平面分析图像复杂度 | 第46-48页 |
| 4.2.2 密度峰值聚类合并 | 第48-50页 |
| 4.2.3 基于超像素的密度峰值聚类分割算法 | 第50-51页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 研究总结 | 第55页 |
| 5.2 研究展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 作者简介 | 第63-64页 |