| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 课题的研究现状和发展趋势 | 第9-11页 |
| 1.3 研究的主要内容和技术路线 | 第11-12页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第11页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第11-12页 |
| 1.4 实验设备和实验图像库 | 第12-15页 |
| 1.4.1 实验设备 | 第12-13页 |
| 1.4.2 实验样本图像库 | 第13-15页 |
| 2 经典算法的木材表面缺陷图像分割 | 第15-26页 |
| 2.1 阈值分割 | 第15-19页 |
| 2.1.1 迭代法阈值分割 | 第15-16页 |
| 2.1.2 最大类间方差法阈值分割 | 第16-18页 |
| 2.1.3 二维信息熵阈值分割法 | 第18-19页 |
| 2.2 边缘检测图像分割 | 第19-23页 |
| 2.2.1 经典边缘检测算子介绍 | 第19-21页 |
| 2.2.2 基于经典边缘检测算子的图像分割对比实验 | 第21-23页 |
| 2.3 区域分割 | 第23-25页 |
| 2.3.1 传统区域分割法的介绍 | 第23-24页 |
| 2.3.2 基于区域法的图像分割对比实验 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于图割算法的木材表面缺陷图像分割 | 第26-45页 |
| 3.1 Graph Cuts算法的原理 | 第26-29页 |
| 3.1.1 能量函数的构造 | 第26-27页 |
| 3.1.2 图的构造 | 第27-28页 |
| 3.1.3 能量函数最小化 | 第28-29页 |
| 3.2 Graph Cuts算法的木材表面缺陷图像分割实验 | 第29-33页 |
| 3.3 GrabCut算法的介绍 | 第33-36页 |
| 3.3.1 GrabCut算法的基本原理 | 第33-35页 |
| 3.3.2 高斯混合模型理论基础 | 第35页 |
| 3.3.3 GrabCut算法的图像分割步骤 | 第35-36页 |
| 3.4 GrabCut算法的参数对图像分割结果的影响 | 第36-39页 |
| 3.5 GrabCut算法的木材表面缺陷图像分割实验 | 第39-44页 |
| 3.5.1 基于GrabCut算法的单目标分割实验 | 第39-42页 |
| 3.5.2 基于GrabCut算法的多目标分割实验 | 第42-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 基于改进GrabCut算法的木材表面缺陷图像分割 | 第45-60页 |
| 4.1 超像素的介绍 | 第45-52页 |
| 4.1.1 现有超像素算法的介绍 | 第45页 |
| 4.1.2 分水岭算法原理 | 第45-46页 |
| 4.1.3 SLIC算法的原理 | 第46-47页 |
| 4.1.4 SLICO算法的原理 | 第47-48页 |
| 4.1.5 超像素算法的对比实验 | 第48-52页 |
| 4.2 改进GrabCut算法的介绍 | 第52-53页 |
| 4.2.1 改进GrabCut算法的原理 | 第52页 |
| 4.2.2 改进GrabCut算法的图像分割步骤 | 第52-53页 |
| 4.3 改进GrabCut算法的木材表面缺陷图像分割实验 | 第53-57页 |
| 4.3.1 基于改进GrabCut算法的单目标的分割实验 | 第53-55页 |
| 4.3.2 基于改进GrabCut算法的多目标的分割实验 | 第55-56页 |
| 4.3.3 整块板材的分割实验结果 | 第56-57页 |
| 4.4 GrabCut算法与改进GrabCut算法的对比实验 | 第57-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 5 基于LBF模型的木材表面缺陷图像分割 | 第60-84页 |
| 5.1 LBF模型的原理 | 第60-61页 |
| 5.2 基于LBF模型算法的木材表面缺陷图像分割实验 | 第61-63页 |
| 5.3 改进LBF模型算法的原理 | 第63-65页 |
| 5.4 改进LBF模型算法的参数对图像分割结果的影响 | 第65-70页 |
| 5.5 改进LBF模型算法的木材表面缺陷图像分割实验 | 第70-77页 |
| 5.5.1 基于改进LBF模型的单目标的木材表面缺陷图像分割实验 | 第70-73页 |
| 5.5.2 基于改进LBF模型的多目标的木材表面缺陷图像分割实验 | 第73-77页 |
| 5.5.3 基于改进LBF模型的整块板材表面缺陷图像分割实验 | 第77页 |
| 5.6 传统LBF模型与改进LBF模型的图像分割对比实验 | 第77-80页 |
| 5.7 改进LBF模型算法与改进GrabCut算法的对比实验 | 第80-82页 |
| 5.8 本章小结 | 第82-84页 |
| 6 木材表面缺陷图像分割软件实验系统 | 第84-91页 |
| 6.1 实验系统用户界面设计 | 第84-86页 |
| 6.2 实验系统GUI界面实现 | 第86-90页 |
| 6.2.1 传统分割方法系统 | 第86-87页 |
| 6.2.2 LBF模型分割系统 | 第87-88页 |
| 6.2.3 图割分割系统 | 第88-90页 |
| 6.3 本章小结 | 第90-91页 |
| 结论 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-95页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第95-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
