摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
目录 | 第7-10页 |
图录 | 第10-12页 |
表录 | 第12-13页 |
第一章 绪论 | 第13-25页 |
1.1 课题背景与意义 | 第13页 |
1.2 图像分割方法概述 | 第13-15页 |
1.3 基于图割的交互式图像分割 | 第15-19页 |
1.3.1 基于能量最小化方法的图像分割 | 第15-16页 |
1.3.2 基于图割的优化算法 | 第16-18页 |
1.3.3 最大流最小割算法 | 第18-19页 |
1.4 国内外研究现状 | 第19-20页 |
1.5 PCB CT 图像分割 | 第20-23页 |
1.5.1 PCB CT 图像特点 | 第20-22页 |
1.5.2 基于图割的交互式 PCB CT 图像分割 | 第22-23页 |
1.5.3 交互式 PCB CT 图像分割的性能评价 | 第23页 |
1.6 课题研究内容及结构安排 | 第23-25页 |
第二章 基于高斯混合模型和先验信息的区域项模型 | 第25-37页 |
2.1 Graph Cuts 及相关算法 | 第25-29页 |
2.1.1 Graph Cuts 算法 | 第25-27页 |
2.1.2 Grabcut 算法 | 第27-29页 |
2.1.3 现有方法的分析 | 第29页 |
2.2 一种基于高斯混合模型的灰度模型拟合方法 | 第29-32页 |
2.2.1 高斯混合模型 | 第29-30页 |
2.2.2 期望最大化算法 | 第30-31页 |
2.2.3 参数的选取 | 第31-32页 |
2.3 基于高斯混合模型和先验信息的区域项生成改进算法 | 第32-33页 |
2.3.1 引入先验信息的必要性 | 第32-33页 |
2.3.2 先验信息的定义 | 第33页 |
2.4 实验结果及分析 | 第33-35页 |
2.5 本章小结 | 第35-37页 |
第三章 融合背景能量项的能量函数模型 | 第37-53页 |
3.1 图割方法中能量函数的改进方法 | 第37-42页 |
3.1.1 Objcut 算法 | 第37-39页 |
3.1.2 Geodesic Graph Cut 算法 | 第39-41页 |
3.1.3 分析和总结 | 第41-42页 |
3.2 一种融合背景能量项的能量函数模型 | 第42-43页 |
3.2.1 融合背景能量项的能量函数模型的定义 | 第42-43页 |
3.2.2 融合背景能量项的模型的分析 | 第43页 |
3.3 基于曲面拟合算法的背景能量项生成 | 第43-47页 |
3.3.1 基于散乱控制点的 B 样条空间曲面拟合算法 | 第43-47页 |
3.3.2 背景能量项的计算 | 第47页 |
3.4 实验结果及分析 | 第47-52页 |
3.5 本章小结 | 第52-53页 |
第四章 基于局部渐进图割的交互式修正算法 | 第53-65页 |
4.1 问题的提出 | 第53-54页 |
4.2 渐进式分割 | 第54-59页 |
4.2.1 Progressive Cut 算法 | 第54-57页 |
4.2.2 Paint Selection 算法 | 第57-59页 |
4.2.3 渐进式分割方法分析 | 第59页 |
4.3 局部渐进图割 | 第59-61页 |
4.3.1 局部约束能量项的引入 | 第60页 |
4.3.2 局部约束能量项分析 | 第60-61页 |
4.4 实验结果及分析 | 第61-63页 |
4.5 本章小结 | 第63-65页 |
第五章 交互式 PCB 图像分割算法的优化及性能评价 | 第65-73页 |
5.1 交互式 PCB 图像分割的优化 | 第65-68页 |
5.1.1 交互式界面的优化 | 第65-67页 |
5.1.2 算法的优化 | 第67-68页 |
5.2 图像分割算法评价 | 第68-70页 |
5.2.1 图像分割算法评价概述 | 第68页 |
5.2.2 交互式图像分割算法评价 | 第68-70页 |
5.2.3 基于图割的交互式 PCB 图像分割算法评价 | 第70页 |
5.3 本章小结 | 第70-73页 |
第六章 结论 | 第73-75页 |
6.1 工作总结 | 第73页 |
6.2 后续工作展望 | 第73-75页 |
致谢 | 第75-77页 |
参考文献 | 第77-81页 |
作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第81页 |