基于图论的超像素分割及其合并算法
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景及意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状与发展趋势 | 第10-14页 |
| ·阈值法 | 第11-12页 |
| ·区域法 | 第12-13页 |
| ·聚类法 | 第13页 |
| ·神经网络法 | 第13-14页 |
| ·本文研究内容 | 第14-15页 |
| ·本文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 理论基础 | 第16-26页 |
| ·超像素在图像分割中的意义 | 第16页 |
| ·超像素方法的回顾 | 第16-25页 |
| ·基于图论的分割算法 | 第16-19页 |
| ·基于超像素网格的分割算法 | 第19-21页 |
| ·人工交互式分割算法 | 第21-22页 |
| ·超像素方法的比较 | 第22-25页 |
| ·存在的问题 | 第25-26页 |
| 第3章 基于图论的超像素分割算法 | 第26-50页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·图像的边界检测方法 | 第26-32页 |
| ·彩色图像特征 | 第26-27页 |
| ·边界检测方法 | 第27-32页 |
| ·超像素约束分割准则 | 第32-39页 |
| ·基本构想 | 第34-35页 |
| ·约束归一化分割准则 | 第35-38页 |
| ·约束传播 | 第38-39页 |
| ·实验与分析 | 第39-49页 |
| ·评估方法 | 第39-40页 |
| ·实验仿真与分析 | 第40-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 超像素区域间相似性度量 | 第50-64页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·超像素区域的特征 | 第50-59页 |
| ·颜色特征 | 第50-53页 |
| ·纹理特征 | 第53-55页 |
| ·位置特征 | 第55-56页 |
| ·形状特征 | 第56-59页 |
| ·超像素相似性度量 | 第59-61页 |
| ·常用的相似性度量方法 | 第59-61页 |
| ·基于特征的相似性度量方法 | 第61页 |
| ·实验与分析 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 超像素合并算法 | 第64-70页 |
| ·引言 | 第64页 |
| ·算法 | 第64-65页 |
| ·实验与分析 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 作者简介 | 第80页 |
