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超像素分割算法的改进及加速

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 选题背景及意义第10-11页
    1.2 超像素算法研究现状第11-14页
        1.2.1 基于图论的超像素分割方法第12-13页
        1.2.2 基于梯度上升的超像素分割方法第13-14页
        1.2.3 简单线性迭代聚类算法第14页
    1.3 论文的主要工作和结构安排第14-16页
第二章 简单线性迭代聚类算法及其改进算法第16-30页
    2.1 简单线性迭代聚类算法简介第16-21页
        2.1.1 转换颜色空间第17-18页
        2.1.2 初始化聚类中心第18页
        2.1.3 像素点的聚类第18-20页
        2.1.4 更新迭代第20页
        2.1.5 后续处理增强连通性第20-21页
    2.2 简单线性迭代聚类算法的改进算法第21-23页
    2.3 图像分割评价第23-28页
        2.3.1 准确率和召回率第24-25页
        2.3.2 概率边缘指数第25-26页
        2.3.3 边缘召回率和欠分割错误率第26-27页
        2.3.4 可达分割准确率第27页
        2.3.5 评价模型和数据库的选择第27-28页
    2.4 实验环境第28页
    2.5 本章小结第28-30页
第三章 基于四邻域已标记像素的简单线性迭代聚类算法加速研究第30-42页
    3.1 4 Labled Neighbors SLIC算法思想第30-33页
        3.1.1 2 Labled Neighbors SLIC算法缺陷第30-31页
        3.1.2 4 Labled Neighbors SLIC算法流程第31-33页
    3.2 4 Labled Neighbors SLIC算法加速原理第33-36页
        3.2.1 SLIC算法的计算次数第33-34页
        3.2.2 2 Labled Neighbors SLIC算法和 4 Labled Neighbors SLIC算法的计算次数第34-35页
        3.2.3 计算次数的数学表达第35-36页
    3.3 实验结果及分析第36-41页
        3.3.1 像素点计算次数的统计第36-38页
        3.3.2 分割时间的定量对比第38-39页
        3.3.3 分割效果的定量对比第39-40页
        3.3.4 分割效果的定性对比第40-41页
    3.4 本章小结第41-42页
第四章 基于 4 Labled Neighbors SLIC算法的改进加速算法第42-50页
    4.1 4 Labled Neighbors Center Priority SLIC算法流程第42-44页
        4.1.1 图像的初始化第42-43页
        4.1.2 部分像素点的细分第43页
        4.1.3 部分像素的聚类方法第43-44页
    4.2 4 Labled Neighbors Center Priority SLIC算法速度研究第44-46页
        4.2.1 像素点计算次数的统计第44-46页
        4.2.2 4 Labled Neighbors Center Priority SLIC算法计算次数的可视化第46页
    4.3 实验结果及分析第46-49页
        4.3.1 分割时间的定量对比第46-47页
        4.3.2 分割效果的定量对比第47-48页
        4.3.3 分割效果的定性对比第48-49页
    4.4 本章小结第49-50页
第五章 改进相似度度量的超像素算法优化研究第50-60页
    5.1 基于颜色距离的 部分像素点的聚类第50-52页
        5.1.1 传统相似度度量方式存在的问题第50-51页
        5.1.2 颜色距离第51-52页
    5.2 传统相似度度量的简化第52-54页
    5.3 基于最佳集群中心预测的聚类简化第54-56页
        5.3.1 柯西-施瓦茨不等式的应用第54页
        5.3.2 基于柯西-施瓦茨不等式的加速策略第54-55页
        5.3.3 最优集群中心预测第55-56页
    5.4 实验结果与分析第56-59页
        5.4.1 分割时间的对比第56-57页
        5.4.2 分割效果的对比第57-59页
    5.5 本章小结第59-60页
第六章 总结与展望第60-62页
    6.1 工作总结第60页
    6.2 工作展望第60-62页
参考文献第62-66页
致谢第66-68页
攻读硕士学位期间取得的科研成果第68-69页

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