| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-21页 |
| ·研究背景、目的和意义 | 第10-12页 |
| ·目标分割方法研究现状 | 第12-19页 |
| ·本文研究的主要内容、创新点及章节安排 | 第19-21页 |
| 2 图像分割中的变分模型及图割优化的理论基础 | 第21-39页 |
| ·引言 | 第21-23页 |
| ·基于边缘的变分模型 | 第23-27页 |
| ·基于区域的变分模型 | 第27-30页 |
| ·图割(GRAPH CUT)优化算法基本理论框架 | 第30-33页 |
| ·图割优化算法与变分模型的关系 | 第33-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 3 基于多分段常数变分模型及图割优化的交互式图像分割 | 第39-59页 |
| ·引言 | 第39-41页 |
| ·基于区域的主动轮廓模型概述 | 第41-43页 |
| ·MPC-GAC模型及其图割优化 | 第43-50页 |
| ·实验比较与分析 | 第50-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 4 基于多类多分段常数变分模型的图割优化及四色标记的自动图像分割 | 第59-87页 |
| ·引言 | 第59-61页 |
| ·图像分割问题的变分模型 | 第61-64页 |
| ·能量函数的图割优化算法 | 第64-71页 |
| ·基于四色定理的迭代的无监督图像分割方法 | 第71-75页 |
| ·讨论 | 第75-79页 |
| ·实验结果 | 第79-82页 |
| ·本章小结 | 第82-87页 |
| 5 融合多高斯混合模型和图割优化的视频目标自动检测 | 第87-103页 |
| ·引言 | 第87-93页 |
| ·运动目标提取的图建模方法 | 第93-95页 |
| ·用3D图割优化对能量模型进行优化 | 第95-100页 |
| ·实验结果与分析 | 第100-102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 6 总结与展望 | 第103-105页 |
| ·本文研究工作总结 | 第103-104页 |
| ·研究展望 | 第104-105页 |
| 致谢 | 第105-106页 |
| 参考文献 | 第106-116页 |
| 附录1 作者在攻读博士学位期间发表的科研论文 | 第116-117页 |
| 附录2 公开发表的学术论文与博士学位论文的关系 | 第117页 |
