| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的内容安排 | 第12-13页 |
| 2 图像分割方法综述 | 第13-20页 |
| 2.1 图像分割概述 | 第13页 |
| 2.2 图像分割定义 | 第13-14页 |
| 2.3 图像分割分类 | 第14-19页 |
| 2.3.1 基于边缘检测的分割方法 | 第14-15页 |
| 2.3.2 基于阈值的分割方法 | 第15-16页 |
| 2.3.3 基于区域的分割方法 | 第16-17页 |
| 2.3.4 基于特定理论的分割方法 | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 基于稀疏表征的图像分割方法概述 | 第20-28页 |
| 3.1 压缩感知与稀疏表征 | 第20-24页 |
| 3.1.1 压缩感知理论 | 第20-21页 |
| 3.1.2 稀疏表征原理 | 第21-24页 |
| 3.1.3 协同表征原理 | 第24页 |
| 3.2 基于稀疏表征的图像分割方法 | 第24-27页 |
| 3.2.1 超像素思想 | 第24-25页 |
| 3.2.2 基于稀疏表征的图像分割算法原理 | 第25-27页 |
| 3.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 4 改进的基于协同表征的图像分割方法 | 第28-41页 |
| 4.1 基于协同表征的图像分割(CR-SAS)模型 | 第28-30页 |
| 4.1.1 图像过分割 | 第28-29页 |
| 4.1.2 构造二部图 | 第29-30页 |
| 4.2 CR-SAS算法实现 | 第30-32页 |
| 4.2.1 二部图的构造流程 | 第30-31页 |
| 4.2.2 CR-SAS算法实现 | 第31-32页 |
| 4.3 BSD300标准彩色图像库中的实验结果 | 第32-35页 |
| 4.3.1 参数设置 | 第32页 |
| 4.3.2 对比实验 | 第32-35页 |
| 4.4 基于协同表征的图像分割方法在矿石图像分割中的应用 | 第35-39页 |
| 4.4.1 矿石图像分割 | 第35-36页 |
| 4.4.2 矿石图像分割的实验结果与分析 | 第36-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 5 总结与展望 | 第41-43页 |
| 5.1 本文的工作总结 | 第41页 |
| 5.2 今后的工作展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-49页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-52页 |