基于图论的Mean Shift图像分割算法
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 引言 | 第11页 |
| 1.2 图像分割的定义和方法分类 | 第11-13页 |
| 1.2.1 图像分割定义 | 第11-12页 |
| 1.2.2 图像分割的方法分类 | 第12-13页 |
| 1.3 图像分割的研究意义和发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.3.1 图像分割的研究意义 | 第13页 |
| 1.3.2 图像分割的发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的主要工作和组织结构 | 第14-15页 |
| 1.4.1 主要工作 | 第14页 |
| 1.4.2 本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 Mean Shift算法 | 第16-25页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 Mean Shift算法原理 | 第16-20页 |
| 2.2.1 Mean Shift算法形式 | 第16-18页 |
| 2.2.2 Mean shift算法的物理意义 | 第18-19页 |
| 2.2.3 Mean Shift算法步骤 | 第19-20页 |
| 2.3 Mean Shift图像分割算法 | 第20-21页 |
| 2.3.1 Mean Shift算法的图像平滑 | 第20-21页 |
| 2.3.2 Mean Shift算法的图像分割 | 第21页 |
| 2.4 实验及分析 | 第21-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 标准割算法 | 第25-36页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 图谱理论基础 | 第25-27页 |
| 3.2.1 图的定义 | 第25-26页 |
| 3.2.2 区域邻接图的构建 | 第26-27页 |
| 3.3 基于图论的分割准则及其求解 | 第27-34页 |
| 3.3.1 基于图论的分割准则 | 第27-30页 |
| 3.3.2 标准割算法求解 | 第30-34页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第34-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于Mean Shift的标准割算法设计 | 第36-47页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 颜色模型简介 | 第36-38页 |
| 4.3 Mean Shift算法分析及改进 | 第38-43页 |
| 4.3.1 Mean Shift算法分析 | 第38-39页 |
| 4.3.2 Mean Shift算法改进 | 第39-42页 |
| 4.3.3 颜色空间整数化 | 第42-43页 |
| 4.4 标准割算法分析及改进 | 第43-45页 |
| 4.4.1 区域邻接图的改进 | 第43页 |
| 4.4.2 标准割算法分析 | 第43-44页 |
| 4.4.3 标准割算法改进 | 第44-45页 |
| 4.5 本文算法设计 | 第45-46页 |
| 4.5.1 算法设计思想 | 第45-46页 |
| 4.5.2 算法具体步骤 | 第46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 算法的性能评估 | 第47-51页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 测试环境和性能评估方法 | 第47页 |
| 5.2.1 测试环境 | 第47页 |
| 5.2.2 性能评估方法 | 第47页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第47-50页 |
| 5.3.1 图像分割结果对比 | 第48-50页 |
| 5.3.2 时间评估分析 | 第50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 本文总结 | 第51页 |
| 6.2 本文展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
