| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1. 引言 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 基于图聚类的图像分割研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究内容与章节安排 | 第13-15页 |
| 2. 相关理论 | 第15-30页 |
| 2.1 图的基本概念 | 第15-16页 |
| 2.2 KKM算法 | 第16-21页 |
| 2.2.1 KM算法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 核函数 | 第17-18页 |
| 2.2.3 KKM算法 | 第18-21页 |
| 2.3 图聚类准则 | 第21-23页 |
| 2.4 MRF相关知识 | 第23-25页 |
| 2.4.1 邻域系统及其基团 | 第23-24页 |
| 2.4.2 MRF势函数 | 第24-25页 |
| 2.5 图割理论 | 第25-27页 |
| 2.6 图像分割的评价指标 | 第27-30页 |
| 3. 融合MRF和半监督NCut的图像分割 | 第30-42页 |
| 3.1 HMRF-based半监督NCut | 第30-31页 |
| 3.2 基于HMRF- NCut的图像分割 | 第31-33页 |
| 3.3 融合Potts模型和HMRF-NCut的图像分割 | 第33-35页 |
| 3.4 上界优化 | 第35-36页 |
| 3.5 基于GMM的图像初始化 | 第36-38页 |
| 3.5.1 GMM模型 | 第37页 |
| 3.5.2 EM算法求解GMM模型 | 第37-38页 |
| 3.6 实验结果分析 | 第38-40页 |
| 3.7 本章小结 | 第40-42页 |
| 4. 融合MRF和KKM的半监督图像分割 | 第42-49页 |
| 4.1 Tang等人提出的MRF正则化的KKM | 第42-43页 |
| 4.2 半监督KKM | 第43-44页 |
| 4.3 能量函数及其辅助函数 | 第44-45页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第45-48页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第46-47页 |
| 4.4.2 实验结果比较 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 5. 总结与展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |