| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第6-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第6页 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 | 第6-15页 |
| 1.2.1 基于采样的抠图算法 | 第7-10页 |
| 1.2.2 基于传播的抠图算法 | 第10-13页 |
| 1.2.3 基于机器学习的抠图算法 | 第13-15页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 抠图算法中的图模型 | 第16-22页 |
| 2.1 图模型与谱聚类 | 第16-18页 |
| 2.2 抠图算法中的拉普拉斯矩阵 | 第18-22页 |
| 第3章 基于图像块相似的非局部关联点匹配 | 第22-26页 |
| 3.1 图像块匹配 | 第22-23页 |
| 3.2 非局部关联点匹配 | 第23-25页 |
| 3.3 实验结果 | 第25-26页 |
| 第4章 基于超像素的非局部关联方法 | 第26-38页 |
| 4.1 超像素与相似性度量 | 第26-31页 |
| 4.2 非局部关联方法 | 第31-32页 |
| 4.3 采样方法 | 第32-33页 |
| 4.4 预处理 | 第33页 |
| 4.5 实验结果 | 第33-38页 |
| 第5章 总结与展望 | 第38-40页 |
| 5.1 总结 | 第38页 |
| 5.2 展望 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-44页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46页 |