图像语义标注技术中的高效区域分割方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12页 |
| 1.3 主要研究工作 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 基于区域划分的图像标注方法 | 第15-23页 |
| 2.1 图像语义标注的定义 | 第15-20页 |
| 2.1.1 特征描述 | 第15-16页 |
| 2.1.2 标注方法介绍 | 第16-20页 |
| 2.2 区域分割对标注的重要性 | 第20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-23页 |
| 第3章 图像分割方法介绍 | 第23-37页 |
| 3.1 数字图像相关内容介绍 | 第23-25页 |
| 3.1.1 人类视觉基本原理 | 第23页 |
| 3.1.2 图像与数字图像概念 | 第23页 |
| 3.1.3 数字图像的表示与存储 | 第23-24页 |
| 3.1.4 数字图像处理的发展趋势 | 第24-25页 |
| 3.2 常见的图像分割方法介绍 | 第25-29页 |
| 3.2.1 基于阈值的分割方法 | 第25-26页 |
| 3.2.2 基于边缘的分割方法 | 第26页 |
| 3.2.3 基于区域的分割方法 | 第26页 |
| 3.2.4 基于特定理论的分割方法 | 第26-29页 |
| 3.3 图论相关内容引入 | 第29-35页 |
| 3.3.1 图的定义 | 第30页 |
| 3.3.2 图的种类 | 第30-31页 |
| 3.3.3 图的几个基本概念 | 第31-32页 |
| 3.3.4 图的表示 | 第32-33页 |
| 3.3.5 图论特性与图像的关系 | 第33页 |
| 3.3.6 常见的几种图论分割方法 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 高效区域分割方法 | 第37-55页 |
| 4.1 JSEG分割算法 | 第37-43页 |
| 4.1.1 颜色量化 | 第37-41页 |
| 4.1.2 空间分割 | 第41-42页 |
| 4.1.3 实验结果与分析 | 第42-43页 |
| 4.2 归一化分割算法 | 第43-47页 |
| 4.2.1 归一化分割算法的求解 | 第43-46页 |
| 4.2.2 实验结果与分析 | 第46-47页 |
| 4.3 高效区域分割算法设计思想 | 第47-48页 |
| 4.4 高效区域分割算法的分析及具体步骤 | 第48-50页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第50-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 标注模型的评价与分析 | 第55-63页 |
| 5.1 支持向量机(SVM)分类方法 | 第55-57页 |
| 5.1.1 支持向量机原理 | 第55页 |
| 5.1.2 问题描述 | 第55-56页 |
| 5.1.3 算法描述 | 第56页 |
| 5.1.4 多分类问题 | 第56-57页 |
| 5.2 基于分类的语义标注方法 | 第57-58页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第58-61页 |
| 5.3.1 SVM的训练 | 第58页 |
| 5.3.2 实验设置 | 第58-59页 |
| 5.3.3 图像标注实验与分析 | 第59-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63页 |
| 6.2 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表论文情况 | 第71页 |
