| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·图像分割技术现状 | 第11-19页 |
| ·图像分割方法分类 | 第11-14页 |
| ·基于能量函数的图像分割 | 第14-15页 |
| ·基于图割理论的图像分割 | 第15-19页 |
| ·基于图论的图像分割方法概述 | 第15-16页 |
| ·图割基本理论 | 第16-18页 |
| ·运用图割理论进行图像分割的发展现状 | 第18-19页 |
| ·本文内容 | 第19-22页 |
| ·研究重点 | 第19-20页 |
| ·创新工作 | 第20页 |
| ·章节安排 | 第20-22页 |
| 第2章 图割理论 | 第22-34页 |
| ·马尔可夫随机场 | 第22-25页 |
| ·邻域系统和势团 | 第22-24页 |
| ·马尔可夫随机场 | 第24页 |
| ·吉布斯随机场及与马尔可夫随机场的等价性 | 第24-25页 |
| ·网络流理论 | 第25-30页 |
| ·s-t网络 | 第26-27页 |
| ·源点与汇点的同一化处理 | 第27-28页 |
| ·s-t网络的割 | 第28-29页 |
| ·最大流-最小割定理 | 第29-30页 |
| ·基于图割理论的图像分割 | 第30-33页 |
| ·基于图割理论进行图像分割的基本框架 | 第30-31页 |
| ·s-t网络构造的基本模式 | 第31页 |
| ·视觉信息的整合 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 两种基于GMM快速估计与图割的目标提取算法 | 第34-46页 |
| ·GrabCut算法及其改进分析 | 第34-36页 |
| ·GrabCut算法 | 第34-35页 |
| ·算法改进分析 | 第35-36页 |
| ·GMM参数的快速估计 | 第36-41页 |
| ·基于分水岭变换的GMM快速估计 | 第36-39页 |
| ·基于多尺度分析的GMM快速估计 | 第39-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-45页 |
| ·基于分水岭变换和图割的目标提取实验结果与分析 | 第42-43页 |
| ·基于多尺度分析和图割的目标提取实验结果与分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于内向变宽邻域图割的目标提取算法 | 第46-58页 |
| ·GCBAC算法及其改进分析 | 第46-49页 |
| ·GCBAC算法 | 第46-47页 |
| ·活动轮廓线的变形分析 | 第47-48页 |
| ·图像切割的效率分析 | 第48-49页 |
| ·凹型目标的提取局限分析 | 第49页 |
| ·算法改进设计 | 第49-54页 |
| ·轮廓线邻域宽度的调整 | 第49-52页 |
| ·轮廓线邻域膨胀方向的调整 | 第52-54页 |
| ·s-t网络权值的调整 | 第54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 基于窄带图割的交互式快速目标提取算法 | 第58-64页 |
| ·引言 | 第58-59页 |
| ·BandCut算法 | 第59-62页 |
| ·算法设计 | 第59-60页 |
| ·网络权值的改进 | 第60-61页 |
| ·算法流程 | 第61-62页 |
| ·实验结果与分析 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 交互式目标提取实时修正算法 | 第64-74页 |
| ·引言 | 第64-65页 |
| ·修正算法的基本特性要求 | 第65页 |
| ·算法设计与实现 | 第65-69页 |
| ·技术路线 | 第65-66页 |
| ·算法设计 | 第66-68页 |
| ·算法流程 | 第68页 |
| ·算法评价 | 第68-69页 |
| ·实验结果及分析 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 第7章 总结与展望 | 第74-76页 |
| ·研究工作总结 | 第74-75页 |
| ·后续工作展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 | 第82页 |
| 一、期刊论文 | 第82页 |
| 二、课题项目 | 第82页 |