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基于水平集方法的图像分割技术研究

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基于水平集方法的图像分割技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第1章 绪论第11-19页
  1.1 课题研究背景及意义第11-12页
  1.2 图像分割算法研究现状第12-14页
    1.2.1 阈值分割法第12页
    1.2.2 边缘检测法第12页
    1.2.3 区域分割法第12-13页
    1.2.4 聚类分割法第13页
    1.2.5 基于特定理论的分割方法第13-14页
  1.3 水平集分割方法国内外研究现状第14-15页
  1.4 现存的主要问题第15-16页
  1.5 本文主要研究内容第16页
  1.6 论文组织结构第16-19页
第2章 水平集方法的理论基础第19-31页
  2.1 基本概念与数学理论第19-24页
    2.1.1 平面微分的基础理论第19-20页
    2.1.2 变分法与Euler-Lagrange方程第20-21页
    2.1.3 梯度下降流第21-22页
    2.1.4 曲线演化理论第22-24页
  2.2 水平集方法第24-26页
    2.2.1 水平集方法概述第24-25页
    2.2.2 水平集函数的初始化与符号距离函数第25-26页
  2.3 水平集方法的数值实现第26-30页
    2.3.1 有限差分格式第26-27页
    2.3.2 显式、隐式和半隐式求解方案第27-28页
    2.3.3 偏微分方程黏滞解第28-29页
    2.3.4 Hamilton-Jacobi方程的数值计算第29-30页
    2.3.5 逆向有限差分法第30页
  2.4 本章小结第30-31页
第3章 基于改进GVF场的测地线活动轮廓模型第31-45页
  3.1 引言第31-32页
  3.2 相关模型介绍第32-35页
    3.2.1 测地线活动轮廓模型(GAC模型)第32-33页
    3.2.2 梯度矢量流测地线活动轮廓模型(GVFGAC模型)第33-34页
    3.2.3 法向梯度矢量流测地线活动轮廓模型(NGVF模型)第34-35页
  3.3 改进模型第35-37页
    3.3.1 GVF和NGVF的缺陷第35页
    3.3.2 改进的GVF场第35页
    3.3.3 算法描述与计算方案第35-37页
  3.4 仿真结果及对比分析第37-43页
    3.4.1 人工图像分割第37-39页
    3.4.2 实际图像分割第39-40页
    3.4.3 医学图像分割第40-43页
  3.5 本章小结第43-45页
第4章 结合图像边界和局部信息的水平集混合分割方法第45-61页
  4.1 引言第45-46页
  4.2 相关模型介绍第46-50页
    4.2.1 C-V模型第46-48页
    4.2.2 LBF模型第48-49页
    4.2.3 LIC模型第49-50页
  4.3 改进模型第50-52页
  4.4 仿真结果及对比分析第52-59页
    4.4.1 人工图像分割第52-55页
    4.4.2 实际图像分割第55-57页
    4.4.3 医学图像分割第57-59页
  4.5 本章小结第59-61页
第5章 结合图像局部和全局信息的水平集混合分割方法第61-69页
  5.1 引言第61页
  5.2 LGDF模型第61-62页
  5.3 改进算法第62-64页
  5.4 仿真结果及对比分析第64-68页
    5.4.1 人工图像分割第64-66页
    5.4.2 实际图像分割第66-67页
    5.4.3 医学图像分割第67-68页
  5.5 本章小结第68-69页
第6章 结论与展望第69-71页
  6.1 结论第69页
  6.2 展望第69-71页
参考文献第71-77页
致谢第77-79页
攻读硕士学位期间发表的论文、专利及参与项目情况第79页

本篇论文共79页,点击这进入下载页面
 
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