基于显著性分析及扩散模型的图像分割算法研究

摘要	第4-5页
Abstract	第5-6页
第一章 绪论	第9-16页
1.1 课题的研究背景及研究意义	第9-11页
1.2 国内外的研究现状	第11-13页
1.3 论文的主要工作与结构安排	第13-16页
第二章 图像显著性检测的方法研究	第16-27页
2.1 引言	第16-17页
2.2 视觉注意力机制	第17-18页
2.3 图像显著性检测的方法	第18-21页
2.4 图像显著性检测的评测方法	第21-26页
2.5 本章小结	第26-27页
第三章 结合形状先验的自动图像分割	第27-46页
3.1 引言	第27-28页
3.2 Graph Cuts优化框架	第28-31页
3.3 目标的广义形状信息	第31-33页
3.4 星形中心的自动获取及能量函数优化	第33-38页
3.5 实验分析与结果讨论	第38-45页
3.6 本章小结	第45-46页
第四章 结合扩散模型的协同分割算法	第46-60页
4.1 引言	第46-47页
4.2 基于扩散模型的图像分割算法研究	第47-50页
4.3 基于热扩散模型的多幅图像协同分割算法	第50-54页
4.4 实验分析与结果讨论	第54-59页
4.5 本章小结	第59-60页
第五章 总结与展望	第60-62页
5.1 本文的主要贡献与创新点	第60-61页
5.2 工作展望	第61-62页
参考文献	第62-67页
致谢	第67-68页
附录	第68页
A作者在硕士研究生期间发表的论文	第68页
B作者在硕士研究生期间参与的科研项目	第68页