图像超像素生成方法研究及其软件实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题的研究意义及背景 | 第10-11页 |
| 1.2 超像素生成的研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 基于梯度下降的方法 | 第12-15页 |
| 1.2.2 基于拓扑图的方法 | 第15-17页 |
| 1.3 本文研究内容概要及章节安排 | 第17-19页 |
| 1.3.1 本论文研究内容概要 | 第17页 |
| 1.3.2 本论文章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 基于图像轮廓的闭合区域生成 | 第19-39页 |
| 2.1 引言 | 第19-20页 |
| 2.2 算法框架 | 第20页 |
| 2.3 基于CANNY算子的图像主要轮廓提取算法 | 第20-26页 |
| 2.3.1 Canny边缘检测算法流程 | 第21页 |
| 2.3.2 提取主要轮廓阈值的获取算法 | 第21-25页 |
| 2.3.3 主要轮廓提取实验及分析 | 第25-26页 |
| 2.4 主动边缘生长算法 | 第26-37页 |
| 2.4.1 基于梯度的边缘生长算法 | 第26-29页 |
| 2.4.2 基于梯度和颜色的主动边缘生长 | 第29-34页 |
| 2.4.3 边缘生长实验及分析 | 第34-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 闭合区域分割及其超像素生成 | 第39-61页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 算法框架 | 第39-40页 |
| 3.3 基于二分法的闭合区域分割 | 第40-53页 |
| 3.3.1 二值图像区域标记 | 第40-43页 |
| 3.3.2 初始分割线选取 | 第43-47页 |
| 3.3.3 区域二分算法 | 第47-52页 |
| 3.3.4 区域二分算法实验及分析 | 第52-53页 |
| 3.4 相邻区域合并算法 | 第53-57页 |
| 3.4.1 相邻区域寻找 | 第54页 |
| 3.4.2 区域相似性度量 | 第54-57页 |
| 3.4.3 相邻区域合并 | 第57页 |
| 3.5 超像素生成实验及分析 | 第57-60页 |
| 3.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 超像素生成算法评价及分析 | 第61-67页 |
| 4.1 引言 | 第61页 |
| 4.2 超像素生成算法评价 | 第61-66页 |
| 4.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 超像素生成系统软件实现 | 第67-71页 |
| 5.1 引言 | 第67页 |
| 5.2 软件系统整体结构设计 | 第67-69页 |
| 5.3 软件系统功能设计 | 第69-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-74页 |
| 6.1 本论文研究总结 | 第71-72页 |
| 6.2 本论文研究展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第81-82页 |
