| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| ·课题研究背景和研究意义 | 第8-10页 |
| ·基于图的图像分割研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作及其章节安排 | 第11-13页 |
| ·本文主要工作 | 第11-12页 |
| ·本文章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 图论在图像分割方法中的应用综述 | 第13-26页 |
| ·图理论 | 第13-15页 |
| ·图的定义及图示 | 第13页 |
| ·图相关的概念 | 第13-14页 |
| ·图的矩阵表示 | 第14-15页 |
| ·特殊图类 | 第15页 |
| ·基于最小生成树的图像分割 | 第15-17页 |
| ·最小生成树算法 | 第15-16页 |
| ·最小生成树算法在图像分割中的应用 | 第16-17页 |
| ·存在问题 | 第17页 |
| ·基于图谱理论的图像分割 | 第17-22页 |
| ·图谱理论 | 第17-18页 |
| ·最优划分准则 | 第18-20页 |
| ·图谱分割算法 | 第20-21页 |
| ·当前热点问题 | 第21-22页 |
| ·基于最大流/最小割的图像分割 | 第22-26页 |
| ·网络、流、割、可增路 | 第22-23页 |
| ·最大流/最小割算法 | 第23-24页 |
| ·基于图割能量最小化的图像分割 | 第24-25页 |
| ·当前热点问题 | 第25-26页 |
| 第三章 基于Mean Shift和区域合并的图像分割 | 第26-39页 |
| ·Mean Shift | 第26-29页 |
| ·Mean Shift算法 | 第27-28页 |
| ·基于Mean Shift的图像分割 | 第28-29页 |
| ·分析与比较 | 第29-32页 |
| ·参数分析 | 第29-30页 |
| ·分水岭分割方法的比较 | 第30-32页 |
| ·基于Mean Shift和区域合并的图像分割 | 第32-35页 |
| ·算法描述 | 第32-35页 |
| ·实验结果及对比分析 | 第35-39页 |
| 第四章 基于归一化割的阈值分割算法中的权值函数改进 | 第39-51页 |
| ·基于归一化割的阈值分割理论 | 第39-45页 |
| ·归一化割准则 | 第39-40页 |
| ·归一化割分割算法 | 第40-43页 |
| ·归一化割的阈值理论 | 第43-45页 |
| ·权值函数及其算法的改进 | 第45-48页 |
| ·本文改进的权值函数 | 第45-47页 |
| ·本文改进的算法 | 第47-48页 |
| ·实验结果及对比分析 | 第48-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 个人简历 | 第57页 |
| 在读期间发表的论文和取得的研究成果 | 第57页 |