| 摘要 | 第4-5页 |
| 英文摘要 | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 概述 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-20页 |
| 1.2.1 传统超像素分割算法 | 第13-15页 |
| 1.2.2 图像凸多边形分割算法 | 第15-20页 |
| 1.3 本文工作 | 第20页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第20-23页 |
| 第二章 背景知识介绍 | 第23-31页 |
| 2.1 Voronoi图的定义 | 第23-24页 |
| 2.2 Voronoi图的生成 | 第24-26页 |
| 2.3 超像素分割质量评价标准 | 第26-30页 |
| 2.3.1 边界查全率 | 第28页 |
| 2.3.2 可完成的分割准确率 | 第28-29页 |
| 2.3.3 欠分割率 | 第29-30页 |
| 2.3.4 紧致性 | 第30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于Voronoi图的图像凸多边形分割算法 | 第31-49页 |
| 3.1 问题定义 | 第31页 |
| 3.2 目标函数与梯度 | 第31-43页 |
| 3.2.1 目标函数 | 第32-33页 |
| 3.2.2 目标函数的梯度 | 第33-35页 |
| 3.2.3 结合具体图像计算目标函数及梯度 | 第35-43页 |
| 3.3 多通道颜色空间图像分割 | 第43-44页 |
| 3.4 基于梯度的优化方法 | 第44-46页 |
| 3.5 算法流程 | 第46-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 实验结果和分析 | 第49-63页 |
| 4.1 阶段性分割结果和分析 | 第49-51页 |
| 4.2 参数σ对结果的影响 | 第51-53页 |
| 4.3 本文算法结果比较和分析 | 第53-56页 |
| 4.4 与其他算法结果比较与分析 | 第56-60页 |
| 4.4.1 基于BSDS500数据集的相关指标的比较 | 第56-59页 |
| 4.4.2 更多结果 | 第59-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 总结 | 第63-64页 |
| 5.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |