融合深度信息的图像分割算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第9-11页 |
| ·图像分割研究现状及前景 | 第11-13页 |
| ·深度图像与立体视觉技术 | 第13-15页 |
| ·图像分割结果评价方法 | 第15-16页 |
| ·主观评价 | 第15-16页 |
| ·客观评价 | 第16页 |
| ·本文主要工作内容及安排 | 第16-18页 |
| 第二章 深度图像预处理 | 第18-29页 |
| ·深度图像概述 | 第18-21页 |
| ·深度图像与颜色图像 | 第18页 |
| ·深度图像的获取方法 | 第18-21页 |
| ·图像修复与去噪技术 | 第21-23页 |
| ·图像修复技术 | 第21-22页 |
| ·双边滤波法 | 第22-23页 |
| ·Kinect 深度图像修复算法 | 第23-28页 |
| ·算法描述 | 第24页 |
| ·二值化待修复深度图 | 第24-26页 |
| ·基于改进双边滤波法的空洞填充 | 第26-27页 |
| ·深度图像中值滤波 | 第27页 |
| ·结果分析 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 超像素图像分割 | 第29-38页 |
| ·超像素图像分割意义 | 第29-30页 |
| ·超像素图像分割方法介绍 | 第30-33页 |
| ·Normalized Cut 算法介绍 | 第30-31页 |
| ·SLIC 算法介绍 | 第31-33页 |
| ·SLIC 算法分割结果分析 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 融合深度信息的图像分割算法 | 第38-54页 |
| ·基于梯度的评价方法 | 第38-44页 |
| ·错分割区域的二次分割 | 第44-48页 |
| ·算法描述 | 第44-45页 |
| ·二次分割结果 | 第45-48页 |
| ·融合深度信息的区域合并 | 第48-52页 |
| ·计算超像素块的特征值 | 第48-50页 |
| ·生成超像素块相似度表 | 第50页 |
| ·对超像素块重新标记 | 第50-51页 |
| ·对像素点重新标记 | 第51页 |
| ·实验结果分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·论文总结 | 第54-55页 |
| ·论文展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第61页 |
