| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 课题研究的背景及目的 | 第15-16页 |
| 1.2 超像素分割算法研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 超像素分割算法在图像处理中的应用 | 第18-19页 |
| 1.4 本文的主要内容和章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 超像素分割算法及评价准则 | 第21-35页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 超像素分割算法 | 第21-28页 |
| 2.2.1 基于图论的分割方法 | 第21-25页 |
| 2.2.2 基于梯度的分割方法 | 第25-28页 |
| 2.3 超像素分割评价准则 | 第28-33页 |
| 2.3.1 超像素分割主观评价准则 | 第28-29页 |
| 2.3.2 超像素分割客观评价准则 | 第29-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 基于快速搜索和寻找密度峰值聚类的超像素分割 | 第35-45页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 基于快速搜索和寻找密度峰值的聚类算法 | 第35-37页 |
| 3.2.1 CSF算法原理 | 第35-37页 |
| 3.3 基于CSF聚类的超像素分割算法 | 第37-40页 |
| 3.3.1 定义像素的密度和距离 | 第38-40页 |
| 3.3.2 CSF聚类定义下的超像素分割 | 第40页 |
| 3.4 实验结果与评价分析 | 第40-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于超像素分割合并的图像分割算法 | 第45-55页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 超像素分割的区域合并方法 | 第45-48页 |
| 4.2.1 DBSCAN聚类算法 | 第45-47页 |
| 4.2.2 基于CRF模型的图像分割算法 | 第47-48页 |
| 4.3 基于超像素分割的区域合并图像分割算法 | 第48-52页 |
| 4.3.1 DBSCAN模型下的超像素模型建立 | 第49-50页 |
| 4.3.2 CRF模型下的超像素模型建立 | 第50-52页 |
| 4.4 实验结果评价与分析 | 第52-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 全文总结 | 第55页 |
| 5.2 未来展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 作者简介 | 第63-64页 |