| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究的背景及意义 | 第9页 |
| ·图像分割的研究现状及分析 | 第9-11页 |
| ·交互式的分割方法 | 第10页 |
| ·基于形状先验的分割算法 | 第10-11页 |
| ·自动的分割方法 | 第11页 |
| ·论文结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 检测图像显著性区域方法研究 | 第12-22页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·视觉注意机制 | 第13页 |
| ·自底向上的显著性提取 | 第13页 |
| ·自顶向下的显著性提取 | 第13页 |
| ·提取显著性区域的方法 | 第13-21页 |
| ·Itti模型 | 第14-16页 |
| ·基于频域分析的FT算法 | 第16-17页 |
| ·HC算法 | 第17-20页 |
| ·RC算法 | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于星形形状先验的Graph Cuts模型 | 第22-30页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·星形形状 | 第22-24页 |
| ·单星形形状 | 第22-23页 |
| ·多星形形状 | 第23-24页 |
| ·Graph Cuts模型 | 第24-28页 |
| ·图论相关理论 | 第24-25页 |
| ·图切分理论 | 第25-26页 |
| ·流网络和增广路径算法 | 第26-28页 |
| ·添加星形约束的能量函数 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第四章 显著性点的自动提取 | 第30-47页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·Harris显著性点检测 | 第31-32页 |
| ·显著性区域点的自动检测 | 第32-33页 |
| ·显著性关键点 | 第33-34页 |
| ·实验结果及分析 | 第34-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |