论文目录 | |
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 Introduction | 第7-11页 |
| 1.1 Background and Significance of Image Segmentation | 第7页 |
| 1.2 Methods of Image Segmentation | 第7-8页 |
| 1.3 Thesis Organization | 第8-11页 |
| 2 Basic Theories | 第11-17页 |
| 2.1 Unsupervised Learning | 第11-12页 |
| 2.2 Semi-supervised Learning | 第12-15页 |
| 2.3 Evaluation Metrics for Image Segmentation | 第15-17页 |
| 3 Image Segmentation via Spectral Clustering with Manifold Structure | 第17-29页 |
| · Introduction | 第17-19页 |
| · Methods | 第19-22页 |
| 3.2.1 Manifold Generation and Representation | 第19-20页 |
| 3.2.2 Manifold Distance | 第20-21页 |
| 3.2.3 Manifold Clustering | 第21-22页 |
| · Results | 第22-27页 |
| 3.3.1 Synthetic Data | 第23-24页 |
| 3.3.2 Natural Images | 第24-27页 |
| · Conclusion | 第27-29页 |
| 4 Image Segmentation via Kernel Propagation | 第29-43页 |
| · Introduction | 第29-30页 |
| · Method | 第30-34页 |
| 4.2.1 Superpixel Generation and Feature Extraction | 第30-32页 |
| 4.2.2 Optimal Seed Selection | 第32-33页 |
| 4.2.3 Learning and Propagation of Seed-Kernel Matrix | 第33-34页 |
| · Results | 第34-39页 |
| 4.3.1 Visual Segmentation Results | 第34-36页 |
| 4.3.2 Quantitative Verification | 第36-37页 |
| 4.3.3 Parameter Analysis | 第37-38页 |
| 4.3.4 Computational Complexity | 第38-39页 |
| · Conclusion | 第39-43页 |
| 5 Interactive Foreground Extraction Using Kernel Propagation | 第43-59页 |
| · Introduction | 第43-46页 |
| · Method | 第46-51页 |
| 5.2.1 Region Representation and Similarity Measure | 第47页 |
| 5.2.2 Object and Background Marking | 第47-48页 |
| 5.2.3 Learning and Propagation Seed-kernel Matrix | 第48-49页 |
| 5.2.4 Post Processing | 第49-51页 |
| · Results | 第51-58页 |
| 5.3.1 Comparison with the Start-of-The-Art Methods | 第51-57页 |
| 5.3.2 Background Change | 第57-58页 |
| · Conclusion | 第58-59页 |
| 6 Conclusion | 第59-61页 |
| Reference | 第61-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 硕士期间获得的科研成果 | 第69
页 |
