结合底层分割的图像语义分割

中文摘要	第1-7页
Abstract	第7-9页
目录	第9-11页
第一章 绪论	第11-14页
·课题研究的背景与意义	第11-12页
·研究目标和主要研究内容	第12-13页
·论文结构	第13-14页
第二章 图像分割的发展	第14-28页
·图像分割常用颜色空间	第15-19页
·底层特征图像分割	第19-22页
·高层语义图像分割	第22-28页
·图像语义分割模型	第23-26页
·图像语义分割关键技术	第26-28页
第三章 融合直方图阈值和 K-均值的底层图像分割	第28-36页
·直方图阈值技术	第28-32页
·寻找峰值	第28-30页
·区域初始化	第30-31页
·合并	第31-32页
·自适应 K-均值聚类	第32-33页
·实验结果与分析	第33-36页
第四章 融合多颜色空间分量的底层彩色图像分割	第36-47页
·初始分割	第37-39页
·初始聚类中心确定	第37-38页
·空间 FCM 聚类	第38-39页
·融合多分量初始分割结果	第39-40页
·局部类标签直方图特征向量提取	第39-40页
·融合初始分割	第40页
·区域合并	第40-41页
·实验结果与分析	第41-47页
·不同颜色分量的选取	第42-43页
·算法的抗噪性	第43-44页
·所提算法与当前其它算法的比较	第44-47页
第五章 结合底层分割的图像语义分割	第47-60页
·引言	第47-48页
·纹元直方图	第48-49页
·空间关系直方图	第49-52页
·全局形状模型	第52-53页
·实验结果与分析	第53-60页
·训练过程	第53-54页
·分割算法和测试	第54-58页
·实验结果	第58-60页
第六章 总结与展望	第60-62页
·论文总结	第60-61页
·下一步工作的展望	第61-62页
参考文献	第62-66页
致谢	第66-67页
攻读硕士期间已发表或录用的论文	第67页