| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题研究背景 | 第9-10页 |
| ·一般图像分割的研究方法 | 第10-11页 |
| ·Mean shift 方法的引入及本文研究概况 | 第11-12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 色彩空间及彩色图像分割 | 第13-17页 |
| ·颜色空间的选择 | 第13-14页 |
| ·距离的计算方式 | 第14-15页 |
| ·此方法对颜色空间的选择 | 第15-16页 |
| ·本章总结 | 第16-17页 |
| 第三章Meanshift 方法 | 第17-33页 |
| ·Mean Shift 简介 | 第17-18页 |
| ·基本Mean Shift 方法 | 第18-19页 |
| ·引入核函数的Mean Shift | 第19-22页 |
| ·相关核函数介绍 | 第19-21页 |
| ·引入核函数后的Mean Shift | 第21-22页 |
| ·Mean Shift 的物理含义 | 第22-23页 |
| ·Mean Shift 算法步骤 | 第23-25页 |
| ·Mean shift 算法的收敛性证明 | 第25-27页 |
| ·Mean shift 的平滑分割算法 | 第27-30页 |
| ·参数分析 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 Mean shift 方法的进一步研究与改进 | 第33-43页 |
| ·核函数的选择 | 第33-34页 |
| ·重叠区域近邻法 | 第34-35页 |
| ·在图像处理中对固定窗宽的改进 | 第35-38页 |
| ·试验结果分析及相关聚类算法比较 | 第38-42页 |
| ·试验结果分析 | 第38-39页 |
| ·Mean shift 与其它聚类方法的比较 | 第39-40页 |
| ·比较发现K 均值聚类算法是Mean Shift 的特殊情况 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 总结与展望 | 第43-45页 |
| ·总结 | 第43-44页 |
| ·展望 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第49-50页 |
| 附录Ⅰ基本Mean shift 分割方法代码 | 第50-51页 |
| 附录Ⅱ引入核函数Mean shift 方法代码 | 第51-56页 |