| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 图像分割简介 | 第10-14页 |
| 1.2.1 图像分割的定义 | 第10页 |
| 1.2.2 图像分割的发展及研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.3 交互式图像分割 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要工作和内容安排 | 第14-15页 |
| 2 传统图像分割方法分析 | 第15-36页 |
| 2.1 边缘检测法 | 第15-19页 |
| 2.1.1 边缘检测原理 | 第16-17页 |
| 2.1.2 经典边缘检测算子 | 第17-18页 |
| 2.1.3 边缘检测算子性能分析 | 第18-19页 |
| 2.2 阈值分割法 | 第19-22页 |
| 2.2.1 算法原理 | 第19-20页 |
| 2.2.2 灰度直方图峰谷法 | 第20页 |
| 2.2.3 最大类间方差法 | 第20-21页 |
| 2.2.4 最大熵法 | 第21页 |
| 2.2.5 仿真实验 | 第21-22页 |
| 2.3 基于区域的分割 | 第22-24页 |
| 2.3.1 区域生长 | 第22页 |
| 2.3.2 分裂与聚合 | 第22-23页 |
| 2.3.3 分水岭分割 | 第23页 |
| 2.3.4 几种算法实验 | 第23-24页 |
| 2.4 结合特定理论的图像分割 | 第24-26页 |
| 2.5 基于图论的图像分割 | 第26-35页 |
| 2.5.1 图论的基本术语 | 第26-28页 |
| 2.5.2 图论分割的原理 | 第28-30页 |
| 2.5.3 基于图论的图像分割现状与发展 | 第30页 |
| 2.5.4 基于最小生成树(MST)的方法 | 第30-31页 |
| 2.5.5 基于费用函数(cost function)的图割方法 | 第31-34页 |
| 2.5.6 基于最短路径(shortest path)的方法 | 第34-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 3 基于Graph Cuts的交互式图像分割 | 第36-47页 |
| 3.1 基于马尔可夫随机场的图割 | 第36-38页 |
| 3.2 基于graph cuts的图像分割原理 | 第38-41页 |
| 3.2.1 能量函数的构造 | 第38-39页 |
| 3.2.2 图的构造 | 第39-40页 |
| 3.2.3 能量函数最小化 | 第40-41页 |
| 3.3 基于Graph Cuts的图像分割研究现状 | 第41-42页 |
| 3.4 传统的基于Graph Cuts的改进方法 | 第42-46页 |
| 3.4.1 Grab Cut算法 | 第43-44页 |
| 3.4.2 Lazy snapping算法 | 第44-45页 |
| 3.4.3 其它交互式分割方法举例 | 第45-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 基于超像素的Graph Cuts | 第47-53页 |
| 4.1 Normalized cuts分割 | 第47-48页 |
| 4.2 均值漂移 | 第48-49页 |
| 4.2.1 均值漂移基本思想 | 第48-49页 |
| 4.2.2 均值漂移算法实现步骤 | 第49页 |
| 4.3 分水岭分割 | 第49-52页 |
| 4.3.1 分水岭分割的原理 | 第49-50页 |
| 4.3.2 分水岭分割的步骤 | 第50-51页 |
| 4.3.3 分水岭过分割的抑制 | 第51-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 基于Graph Cuts的分层交互式分割 | 第53-59页 |
| 5.1 基于分水岭算法预分割 | 第53-54页 |
| 5.2 基于Graph Cuts的全局最优化 | 第54-55页 |
| 5.3 基于Graph Cuts的局部最优化 | 第55-56页 |
| 5.4 本文算法总结 | 第56页 |
| 5.5 实验结果分析 | 第56-58页 |
| 5.5.1 与标准的Graph Cuts方法比较 | 第56-57页 |
| 5.5.2 与Grabcut算法比较 | 第57-58页 |
| 5.5.3 定量分析 | 第58页 |
| 5.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 6 总结及展望 | 第59-61页 |
| 6.1 全文总结 | 第59-60页 |
| 6.2 不足与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
