超像素生成是对图像的一种过度分割，它通过对像素进行标记将一组具有相似特性（如颜色、位置、内容含义等）的像素聚合为一个超像素。超像素生成过程中，其边缘贴合特性与形状规整特性相异引起的准确度与规整度全局性的非必要互斥极大影响了结果质量，内容适应性超像素布局则能够消减这种互斥，是能满足图像不同区域需求的有效手段。本书围绕超像素算法在实际应用中的作用，总结和分析了现有超像素生成算法的特点和不足，并基于超像素内容适应性布局，对图像内容加以分析，提出了一种新的布局策略，并以此构造了三个新的超像素生成算法，能够在有效减少两者互斥的基础上，实现超像素生成质量的提升。

序
前言
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 超像素生成算法的发展历程
1.2.2 超像素生成算法的研究重心
1.3 存在的问题
1.4 研究思路和主要方法
2 超像素生成算法
2.1 超像素介绍
2.1.1 超像素定义及作用
2.1.2 超像素生成的满足条件
2.2 超像素生成算法
2.2.1 基于图论的超像素生成算法
2.2.2 基于聚类的超像素生成算法
2.2.3 基于分水岭的超像素生成算法
2.2.4 基于能量优化的超像素生成算法
2.2.5 基于高斯混合模型的超像素生成算法
2.2.6 基于深度学习的超像素生成算法
2.2.7 内容适应性超像素生成算法
2.3 超像素生成算法的评价指标
2.3.1 边界召回率(BR)
2.3.2 欠分割率(UE)
2.3.3 分割准确率(ASA)
2.3.4 诠释差异度(EV)
2.3.5 规整度(CO)
2.3.6 运行时间(Time)
2.4 超像素的应用
2.4.1 超像素作为预处理工具的应用
2.4.2 超像素作为辅助处理工具的应用
2.5 本章小结
3 基于分水岭的全局和局部边界行进超像素生成算法
3.1 问题分析及应对策略
3.1.1 问题分析
3.1.2 应对策略
3.2 基于分水岭的全局和局部边界行进超像素生成算法设计
3.2.1 算法基本框架
3.2.2 基于颜色特征的分水岭超像素生成
3.2.3 全局和局部边界行进
3.3 实验及分析
3.3.1 数据集的描述
3.3.2 参数设定及质量分析
3.3.3 对比实验及结果分析
3.3.4 创新点与优势
3.4 本章小结
4 具有内容适应性处理标准的超像素生成算法
4.1 问题分析及应对策略
4.1.1 问题分析
4.1.2 应对策略
4.2 内容适应性超像素生成算法设计
4.2.1 算法基本框架及特征距离函数
4.2.2 准确度优先的超像素生成
4.2.3 规整度为准的超像素修正
4.3 实验及分析
4.3.1 参数设定及质量分析
4.3.2 对比实验及结果分析
4.3.3 创新点及优势
4.4 本章小结
5 具有适应性边界的内容敏感性超像素生成算法
5.1 问题分析及应对策略
5.1.1 问题分析
5.1.2 应对策略
5.2 具有适应性边界的内容敏感性超像素生成算法设计
5.2.1 算法基本框架
5.2.2 内容敏感性超像素的生成
5.2.3 适应图像内容的边界修正
5.3 实验及分析
5.3.1 参数设定及质量分析
5.3.2 对比实验及结果分析
5.3.3 创新点及优势
5.4 本章小结
6 总结与展望
6.1 工作总结
6.2 未来工作展望
附录
参考文献
后记