| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-24页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-10页 |
| ·本课题国内外研究现状 | 第10-21页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第21-24页 |
| 2 图像底层信息提取 | 第24-32页 |
| ·图像分割介绍 | 第24-29页 |
| ·归一化切分（Normalized Cuts）图像分割算法 | 第29-30页 |
| ·图像底层信息的提取与描述 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 对象顶层信息提取 | 第32-41页 |
| ·常用的形状描述方式 | 第32-36页 |
| ·轮廓片段的提取和描述 | 第36-39页 |
| ·轮廓片段数据库的建立 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 粒子滤波器原理 | 第41-52页 |
| ·贝叶斯滤波原理 | 第41-44页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第44-46页 |
| ·粒子滤波原理 | 第46-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 基于粒子滤波器模型的图像对象分割算法 | 第52-63页 |
| ·基本粒子滤波器算法 | 第55-56页 |
| ·粒子的重要性权值计算 | 第56-58页 |
| ·改进粒子滤波器算法 | 第58-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 6 算法实现与实验结果分析 | 第63-68页 |
| ·算法实现细节 | 第63-64页 |
| ·实验结果与分析 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 7 全文总结 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |