| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第17-20页 |
| 第二章 图像目标分割方法介绍 | 第20-36页 |
| 2.1 传统目标分割方法介绍 | 第20-24页 |
| 2.1.1 基于阈值的分割 | 第20-21页 |
| 2.1.2 基于边缘的分割 | 第21-22页 |
| 2.1.3 基于区域的分割 | 第22页 |
| 2.1.4 基于能量泛函的分割 | 第22-24页 |
| 2.2 基于图论方法的图像分割 | 第24-29页 |
| 2.2.1 最大流最小割定理 | 第24-25页 |
| 2.2.2 图割法的目标分割 | 第25-29页 |
| 2.3 基于图割法的迭代式分割 | 第29-33页 |
| 2.3.1 能量函数的数学表达式 | 第29-31页 |
| 2.3.2 迭代式图割优化能量函数 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-36页 |
| 第三章 RGB-D约束的双目图像目标分割 | 第36-48页 |
| 3.1 获取双目图像的视差信息 | 第36-39页 |
| 3.2 双目图像目标分割的能量函数 | 第39-43页 |
| 3.2.1 双目图像目标分割的图模型 | 第39-41页 |
| 3.2.2 图模型的能量函数 | 第41-43页 |
| 3.3 RGB-D约束的能量函数计算方法 | 第43-47页 |
| 3.3.1 RGB-D约束的前景/背景模型 | 第43-44页 |
| 3.3.2 RGB-D约束的图像像素点的相似性计算 | 第44-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 实验设计与分析 | 第48-62页 |
| 4.1 实验数据介绍 | 第48页 |
| 4.2 实验过程及结果分析 | 第48-60页 |
| 4.2.1 双目图像目标分割的准确率分析 | 第48-52页 |
| 4.2.2 双目图像目标分割的分类性能分析 | 第52-55页 |
| 4.2.3 深度信息数据模型的整体分析 | 第55-60页 |
| 4.3 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 全文总结 | 第62-63页 |
| 5.2 未来展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 作者简介 | 第70-71页 |