基于超像素的图像分割技术研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 图像分割 | 第14-18页 |
| 1.2.1 图像分割方法 | 第14-15页 |
| 1.2.2 图像分割评价 | 第15-17页 |
| 1.2.3 超像素分割 | 第17-18页 |
| 1.3 研究内容及结构安排 | 第18-21页 |
| 第二章 超像素分割算法 | 第21-37页 |
| 2.1 超像素分割 | 第21-30页 |
| 2.1.1 基于图论的算法 | 第21-26页 |
| 2.1.2 基于梯度上升的算法 | 第26-30页 |
| 2.2 超像素评价 | 第30-33页 |
| 2.2.1 分割质量评价 | 第30-32页 |
| 2.2.2 紧密度评价 | 第32-33页 |
| 2.2.3 算法可控性评价 | 第33页 |
| 2.3 算法性能比较及分析 | 第33-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于分层超像素的区域合并分割算法 | 第37-51页 |
| 3.1 分层超像素分割 | 第37-44页 |
| 3.1.1 现有方法的局限性 | 第37-39页 |
| 3.1.2 分层超像素分割模型 | 第39-41页 |
| 3.1.3 实验结果及分析 | 第41-44页 |
| 3.2 基于分层超像素的区域合并分割算法 | 第44-50页 |
| 3.2.1 用户交互 | 第44-45页 |
| 3.2.2 特征提取与相似性度量 | 第45-46页 |
| 3.2.3 合并准则与停止条件 | 第46-48页 |
| 3.2.4 实验结果及分析 | 第48-50页 |
| 3.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于超像素的PCB CT图像过孔分割算法 | 第51-65页 |
| 4.1 PCB CT图像 | 第51-52页 |
| 4.1.1 锥束CT成像 | 第51-52页 |
| 4.1.2 PCB CT图像 | 第52页 |
| 4.2 典型算法的过孔分割结果 | 第52-55页 |
| 4.3 基于超像素的PCB CT图像过孔分割算法 | 第55-60页 |
| 4.3.1 针对PCB CT图像的超像素分割 | 第55-57页 |
| 4.3.2 形状特征的提取与描述 | 第57-58页 |
| 4.3.3 超像素合并与筛选 | 第58-60页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第60-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 作者简历 | 第74页 |
