基于Graph Cut的图像前景提取

摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第一章 绪论	第9-17页
·研究背景	第9页
·前景提取的概念	第9-10页
·交互式前景提取技术综述	第10-15页
·Knockout方法	第10-11页
·Ruzon-Tomasi 方法	第11-12页
·Bayesian方法	第12-13页
·Poisson方法	第13页
·基于Graph Cut的方法	第13-15页
·全文工作安排	第15-17页
第二章 基于Graph Cut的前景提取技术	第17-34页
·图切分原理	第17-21页
·图论相关理论	第17-19页
·图像到图的映射	第19-20页
·Graph Cut与能量函数最小化	第20-21页
·最小割-最大流算法	第21-25页
·分水岭分割	第25-28页
·分水岭分割方法的基本思想	第25-26页
·基于模拟浸水思想的算法实现	第26-28页
·K均值聚类	第28-31页
·聚类的概念	第28-30页
·K均值聚类算法	第30-31页
·Graph Cut交互式前景提取方法	第31-33页
·本章小结	第33-34页
第三章 前景提取交互系统	第34-49页
·系统简介	第34-38页
·界面组成及用户交互	第34-37页
·核心数据结构	第37-38页
·结果分析	第38-48页
·效果分析	第38-46页
·效率分析	第46-48页
·本章小结	第48-49页
第四章 总结和展望	第49-50页
·本文工作总结	第49页
·进一步的研究方向	第49-50页
参考文献	第50-53页
致谢	第53页