| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 图表清单 | 第8-9页 |
| 注释表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·背景介绍 | 第10-16页 |
| ·图像分割概述 | 第10-11页 |
| ·图像分割的发展现状及趋势 | 第11-15页 |
| ·图像分割评价简介 | 第15-16页 |
| ·本文主要工作 | 第16-17页 |
| ·提出基于显著性的 N-CUT 算法 | 第16-17页 |
| ·提出基于显著性种子点区域合并的自动图像分割框架 | 第17页 |
| ·本文主要章节与安排 | 第17-18页 |
| 第二章 显著性分割算法的简要回顾 | 第18-23页 |
| ·模拟生物体的视觉注意模型(IT) | 第18-19页 |
| ·基于图论的视觉注意模型(GB) | 第19页 |
| ·基于空间频域分析的模型(IG) | 第19-20页 |
| ·基于剩余谱的模型(SR) | 第20页 |
| ·基于邻域不一致性的模型(NIF) | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于显著性的 N-CUT 算法 | 第23-30页 |
| ·像素不一致因子 PIF | 第23-24页 |
| ·基于显著性的 N-CUT 算法 | 第24-26页 |
| ·N-CUT 算法的简要回顾 | 第25页 |
| ·基于显著性的 N-CUT 算法框架 | 第25-26页 |
| ·算法结果展示 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于显著性种子点区域合并的自动图像分割算法 | 第30-44页 |
| ·问题的提出 | 第30-33页 |
| ·显著性种子点的区域合并 | 第33-38页 |
| ·MSRM 算法的简要回顾 | 第33页 |
| ·显著性种子点的区域合并算法框架 | 第33-37页 |
| ·参数设置 | 第37-38页 |
| ·实验比较 | 第38-43页 |
| ·定性结果比较 | 第38-42页 |
| ·定量结果评价 | 第42-43页 |
| ·失败的例子 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 总结与展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第51页 |