| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-18页 |
| 1.2.1 图像分割的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 图像分割质量评价的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 图像分割修复的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.4 卷积神经网络研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第18页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 基于多尺度卷积神经网络的图像分割质量评价方法 | 第20-40页 |
| 2.1 引言 | 第20-21页 |
| 2.2 数据库介绍及构建 | 第21-25页 |
| 2.2.1 原始图像收集 | 第21-23页 |
| 2.2.2 分割结果生成 | 第23-25页 |
| 2.2.3 质量评价标签 | 第25页 |
| 2.3 基于VGG的图像分割质量评价方法 | 第25-27页 |
| 2.4 基于对比卷积神经网络的图像分割质量评价方法 | 第27-30页 |
| 2.5 基于多尺度卷积神经网络的图像分割质量评价方法 | 第30-31页 |
| 2.6 实验分析 | 第31-38页 |
| 2.6.1 训练及测试 | 第31-35页 |
| 2.6.1.1 基于VGG的基础分割质量评价方法 | 第32-34页 |
| 2.6.1.2 基于对比卷积神经网络的图像分割质量评价方法 | 第34页 |
| 2.6.1.3 基于多尺度卷积神经网络的图像分割质量评价方法 | 第34-35页 |
| 2.6.2 本章方法对比分析 | 第35-37页 |
| 2.6.3 实验结果与分析 | 第37-38页 |
| 2.7 本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章 基于分割质量评价的交互式分割优化方法 | 第40-51页 |
| 3.1 引言 | 第40-41页 |
| 3.2 GRABCUT介绍及分析 | 第41-45页 |
| 3.2.1 GRABCUT介绍 | 第41-44页 |
| 3.2.2 GRABCUT参数分析 | 第44-45页 |
| 3.3 基于分割质量评价的交互式分割优化算法设计 | 第45-46页 |
| 3.4 基于GRABCUT的分割数据库构建 | 第46-48页 |
| 3.5 实验及分析 | 第48-50页 |
| 3.5.1 训练及测试 | 第48页 |
| 3.5.2 实验结果 | 第48-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于分割质量评价的协同分割修复方法 | 第51-64页 |
| 4.1 引言 | 第51-52页 |
| 4.2 最短路径搜索协同分割方法介绍 | 第52-54页 |
| 4.3 基于分割质量评价的协同分割迭代修复方法 | 第54-58页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第58-63页 |
| 4.4.1 数据库介绍 | 第58-59页 |
| 4.4.2 实验方法 | 第59页 |
| 4.4.3 实验结果 | 第59-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 总结 | 第64-65页 |
| 5.2 展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-75页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第75页 |
