| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 一、绪论 | 第8-14页 |
| (一) 论文的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| (二) 图像分割技术的国内外研究现状及主要方法 | 第9-13页 |
| 1 基于阈值的图像分割方法 | 第9-10页 |
| 2 基于区域的图像分割方法 | 第10页 |
| 3 基于边缘的图像分割方法 | 第10-11页 |
| 4 基于特定理论的图像分割方法 | 第11-12页 |
| 5 基于深度学习的图像分割方法 | 第12-13页 |
| (三) 本文主要研究内容及结构 | 第13-14页 |
| 二、基于特定理论的图像分割方法基本理论 | 第14-24页 |
| (一) 基于GrabCut模型的彩色图像分割算法 | 第14-17页 |
| 1 基于最小错误的贝叶斯分类 | 第14页 |
| 2 SLIC算法 | 第14-15页 |
| 3 GrabCut算法 | 第15-17页 |
| (二) 结合空间邻域信息的遥感图像去噪分割算法 | 第17-19页 |
| 1 模糊集理论 | 第17-18页 |
| 2 FCM算法 | 第18-19页 |
| (三) 结合位图切割和区域合并的彩色图像分割算法 | 第19-21页 |
| 1 位图切割 | 第19页 |
| 2 分水岭算法 | 第19-20页 |
| 3 区域合并算法 | 第20-21页 |
| (四) 结合幂律分布的分水岭图像分割算法 | 第21-22页 |
| 1 幂律分布 | 第21-22页 |
| 2 自组织临界态 | 第22页 |
| (五) 本章总结 | 第22-24页 |
| 三、结合贝叶斯分类与SLIC的GrabCut彩色图像分割算法 | 第24-29页 |
| (一) 引言 | 第24页 |
| (二) 算法分析 | 第24-25页 |
| (三) 实验结果与分析 | 第25-28页 |
| (四) 本章小结 | 第28-29页 |
| 四、结合空间邻域信息的遥感图像去噪分割算法 | 第29-34页 |
| (一) 引言 | 第29页 |
| (二) 算法分析 | 第29-30页 |
| (三) 实验结果与分析 | 第30-33页 |
| (四) 本章小结 | 第33-34页 |
| 五、结合位图切割和区域合并的彩色图像分割算法 | 第34-40页 |
| (一) 引言 | 第34页 |
| (二) 算法分析 | 第34-36页 |
| (三) 实验结果与分析 | 第36-39页 |
| (四) 本章小结 | 第39-40页 |
| 六、结合幂律分布的分水岭图像分割算法 | 第40-53页 |
| (一) 引言 | 第40页 |
| (二) 算法分析 | 第40-46页 |
| (三) 实验结果与分析 | 第46-52页 |
| (四) 本章小结 | 第52-53页 |
| 七、总结与展望 | 第53-56页 |
| (一) 研究总结 | 第53-54页 |
| (二) 研究展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 硕士研究生期间发表论文情况 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |