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偏微分方程与变分技术在图像分割中的应用研究

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偏微分方程与变分技术在图像分割中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-14页
第一章 绪论第14-32页
  1.1 课题的研究背景和意义第14-17页
  1.2 国内外研究现状第17-28页
    1.2.1 图像分割的传统方法综述第17-21页
    1.2.2 基于偏微分方程图像分割的方法综述第21-28页
  1.3 本文的创新工作第28-29页
  1.4 论文组织结构第29-32页
第二章 偏微分与变分技术图像处理的基本方法第32-50页
  2.1 变分法第32-34页
    2.1.1 变分原理第32-34页
    2.1.2 梯度下降流方程第34页
  2.2 水平集方法的基本理论第34-42页
    2.2.1 曲线演化理论第34-36页
    2.2.2 水平集方法第36-37页
    2.2.3 变分水平集方法[142]第37-39页
    2.2.4 水平集方法的数值求解第39-42页
  2.3 经典的活动轮廓模型第42-48页
    2.3.1 Snake模型第42-43页
    2.3.2 Mumford-Shah模型第43页
    2.3.3 CV模型第43-45页
    2.3.4 RSF模型第45-47页
    2.3.5 LCK模型第47-48页
  2.4 本章小结第48-50页
第三章 结合局部灰度差异函数的噪声图像分割模型第50-72页
  3.1 引言第50-51页
  3.2 研究背景第51-53页
  3.3 噪声自纠正的活动轮廓模型第53-58页
    3.3.1 噪声修正函数的构建第53-55页
    3.3.2 能量泛函的建立第55-56页
    3.3.3 模型的数值实现及算法步骤第56-58页
  3.4 实验结果与分析第58-71页
    3.4.1 参数的设置及评价方法第58-59页
    3.4.2 模型的性能第59-63页
    3.4.3 与相关模型的比较第63-69页
    3.4.4 分割精度对比第69-71页
  3.5 本章小结第71-72页
第四章 基于梯度信息的自适应邻域噪声图像分割模型第72-94页
  4.1 引言第72页
  4.2 研究背景第72-73页
  4.3 梯度自适应的活动轮廓模型第73-78页
    4.3.1 自适应核函数的构造第74-76页
    4.3.2 能量泛函极小化第76-78页
    4.3.3 模型的数值实现及算法步骤第78页
  4.4 实验结果与分析第78-92页
    4.4.1 参数设置及评价方法第79页
    4.4.2 初始轮廓的鲁棒性第79-81页
    4.4.3 应用于合成图像第81-85页
    4.4.4 应用于自然图像第85-87页
    4.4.5 分割效率的对比第87-92页
  4.5 本章小结第92-94页
第五章 修正局部极小值的局部灰度差异分割模型第94-112页
  5.1 引言第94-95页
  5.2 研究背景第95页
  5.3 模型的提出第95-101页
    5.3.1 局部灰度差异项的构建第95-99页
    5.3.2 模型的水平集表示第99-101页
    5.3.3 模型的数值解法及其算法的概述第101页
  5.4 实验结果分析第101-111页
    5.4.1 对初始轮廓的敏感性对比第102页
    5.4.2 对含有噪声和模糊边界图像的分割第102-105页
    5.4.3 与相关模型的对比实验第105-109页
    5.4.4 分割精度对比第109-111页
  5.5 本章小结第111-112页
第六章 总结和展望第112-115页
  6.1 工作总结第112-113页
  6.2 工作展望第113-115页
参考文献第115-124页
致谢第124-125页
攻读学位期间发表的学术论文目录第125-126页
博士学位论文独创性说明第126-127页

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