| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-18页 |
| 图清单 | 第18-21页 |
| 表清单 | 第21-22页 |
| 变量注释表 | 第22-25页 |
| 1 绪论 | 第25-38页 |
| ·问题的提出 | 第25-28页 |
| ·国内外文献综述 | 第28-35页 |
| ·论文的研究内容与技术路线 | 第35-36页 |
| ·本文的主要工作 | 第36-38页 |
| 2 光照不均图像的编组种子提取 | 第38-59页 |
| ·概述 | 第38-39页 |
| ·光照不均图像的边缘模型 | 第39-42页 |
| ·静态阈值边缘提取算法 | 第42-50页 |
| ·动态阈值边缘提取算法 | 第50-55页 |
| ·两种算法的比较 | 第55-56页 |
| ·编组种子模型 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 3 基于双权重图的交互式闭合轮廓知觉编组算法 | 第59-73页 |
| ·概述 | 第59页 |
| ·交互式算法和非交互式算法的区别 | 第59-60页 |
| ·双权重比例形式目标函数 | 第60-62页 |
| ·交互式知觉编组算法 | 第62-68页 |
| ·实验与分析 | 第68-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 4 基于自底向上注意机制的煤矿复杂图像知觉编组算法 | 第73-86页 |
| ·概述 | 第73-74页 |
| ·基于自底向上注意机制的煤矿复杂图像知觉编组算法模型 | 第74页 |
| ·自底向上注意机制的计算模型 | 第74-80页 |
| ·实验与分析 | 第80-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 5 基于自顶向下注意机制的煤矿复杂图像知觉编组算法 | 第86-101页 |
| ·概述 | 第86-87页 |
| ·基于自顶向下注意机制的煤矿复杂图像知觉编组算法模型 | 第87-88页 |
| ·全局特征选择算法 | 第88-92页 |
| ·编组种子优先级排序算法 | 第92-93页 |
| ·实验与分析 | 第93-99页 |
| ·本章小结 | 第99-101页 |
| 6 结论与展望 | 第101-103页 |
| ·结论 | 第101-102页 |
| ·进一步工作 | 第102-103页 |
| 参考文献 | 第103-115页 |
| 作者简历 | 第115-118页 |
| 学位论文数据集 | 第118页 |
