基于局部搜索和全局搜索的交互式图像分割方法
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的主要工作和内容安排 | 第10-12页 |
| 第2章 图像分割 | 第12-22页 |
| 2.1 图像分割理论基础介绍 | 第12-17页 |
| 2.1.1 基于阈值的图像分割算法 | 第13-16页 |
| 2.1.2 基于区域的图像分割算法 | 第16-17页 |
| 2.2 交互式图像分割 | 第17-20页 |
| 2.2.1 基于标记点和标记线条的交互式图像分割 | 第18-19页 |
| 2.2.2 基于活动轮廓的交互式图像分割 | 第19-20页 |
| 2.3 小结 | 第20-22页 |
| 第3章 传统超像素算法 | 第22-30页 |
| 3.1 超像素 | 第22-23页 |
| 3.1.1 超像素的概念 | 第22页 |
| 3.1.2 超像素的现有算法 | 第22-23页 |
| 3.2 相似度 | 第23-28页 |
| 3.2.1 超像素区域的代表特征提取 | 第24-25页 |
| 3.2.2 相似度度量算法 | 第25-28页 |
| 3.3 基于超像素过分割的模糊聚类图像分割方法 | 第28-29页 |
| 3.4 小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于超像素的图割算法 | 第30-38页 |
| 4.1 图割理论 | 第30-33页 |
| 4.1.1 图理论 | 第30-31页 |
| 4.1.2 最大流-最小割理论 | 第31-33页 |
| 4.2 基于图割的图像分割 | 第33-35页 |
| 4.2.1 能量函数的构造 | 第33页 |
| 4.2.2 图的构造 | 第33-34页 |
| 4.2.3 能量函数最小化 | 第34-35页 |
| 4.3 基于超像素的图割图像分割方法 | 第35-36页 |
| 4.4 小结 | 第36-38页 |
| 第5章 基于局部搜索和全局搜索的交互式图像分割 | 第38-52页 |
| 5.1 目标及背景标记 | 第38-39页 |
| 5.2 基于局部搜索的超像素区域合并 | 第39-43页 |
| 5.2.1 相似度测量 | 第40-41页 |
| 5.2.2 基于最大相似度的区域合并 | 第41-42页 |
| 5.2.3 局部区域相似度合并规则 | 第42-43页 |
| 5.3 基于全局搜索的图割算法 | 第43-45页 |
| 5.3.1 图割算法能量函数的设定 | 第43-44页 |
| 5.3.2 能量函数中不同参数的设置 | 第44-45页 |
| 5.4 算法流程设计 | 第45页 |
| 5.5 实验结果及分析 | 第45-50页 |
| 5.5.1 不同复杂度图像分割结果对比 | 第45-48页 |
| 5.5.2 不同分割算法实验结果对比 | 第48-50页 |
| 5.6 小结 | 第50-52页 |
| 第6章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 总结 | 第52页 |
| 6.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第60页 |
