| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·图像分割及其研究现状 | 第9-13页 |
| ·图像分割的定义 | 第9-10页 |
| ·图像分割的传统方法 | 第10-13页 |
| ·本文的内容安排 | 第13-16页 |
| 第二章 视觉计算理论及图像过分割方法 | 第16-26页 |
| ·计算视觉理论和 primal sketch 素描模型 | 第16-22页 |
| ·Marr 和计算视觉理论 | 第16-17页 |
| ·primal sketch 素描模型 | 第17-21页 |
| ·斑纹目标图像的初始素描图线段分析 | 第21-22页 |
| ·基于线性迭代聚类的图像过分割 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于几何块间隔共生特征和语义信息的图像分割 | 第26-44页 |
| ·基于素描线段的间隔共生矩阵 | 第26-32页 |
| ·线段的几何特征描述 | 第26-27页 |
| ·基于线段的几何块构建 | 第27-28页 |
| ·基于几何块的间隔共生矩阵 | 第28-30页 |
| ·素描线的共生矩阵分析 | 第30-32页 |
| ·基于间隔共生矩阵的素描分类 | 第32-34页 |
| ·基于特征的线段聚类 | 第32页 |
| ·基于特征聚集性的类别判定 | 第32-33页 |
| ·基于线段分类的素描线分类 | 第33-34页 |
| ·基于语义信息的超像素合并 | 第34-37页 |
| ·基于斑纹边界素描的超像素合并 | 第34-37页 |
| ·基于一般边界的超像素合并 | 第37页 |
| ·基于素描语义信息的自然图像分割算法 | 第37-39页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 结合颜色信息的图像分割 | 第44-54页 |
| ·结合颜色信息的素描分类 | 第44-46页 |
| ·结合颜色信息的超像素合并 | 第46-49页 |
| ·基于素描语义的超像素合并 | 第46-47页 |
| ·基于共生统计的超像素合并 | 第47-49页 |
| ·结合颜色信息及线段语义的图像分割 | 第49-50页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·论文工作总结 | 第54页 |
| ·工作展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 研究成果 | 第64-65页 |