交互式图像分割算法的研究与应用

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交互式图像分割算法的研究与应用

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交互式图像分割算法的研究与应用

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-12页
第1章绪论	第12-18页
· 图像分割	第12-14页
· 交互式图像分割的研究现状	第14-15页
· 本文的主要工作	第15-16页
· 文章组织结构	第16-18页
第2章交互式图像分割算法	第18-38页
· 交互式分割分类	第18-19页
· Live Wire算法	第19-23页
· 动态规划	第19-20页
· 初始代价计算	第20-21页
· 寻找最短路径	第21-22页
· Live Wire的发展和研究现状	第22-23页
· 活动轮廓模型和水平集	第23-27页
· 活动轮廓模型	第23-25页
· 水平集交互式图像分割	第25-27页
· 图切割和随机游走交互式分割方法	第27-36页
· 图切割的交互式分割方法	第27-33页
· 随机游走的交互式分割方法	第33-36页
· 本章小结	第36-38页
第3章基于PCNN的Live Wire医学图像分割	第38-54页
· 引言	第38-39页
· Live Wire算法分析	第39-44页
· Dijkstra算法分析	第40-41页
· PCNN算法	第41-43页
· Live Wire的代价函数	第43-44页
· 改进的Live Wire算法	第44-48页
· PCNN结构	第44-46页
· 基于PCNN的Live Wire算法	第46页
· PCNN算法的步骤设计	第46-48页
· 脉冲耦合神经网络V_θ的确定	第48页
· 实验结果与分析	第48-52页
· PCNN与Dijkstra最短路径搜索的仿真比较	第49-50页
· 医学图像的仿真研究	第50-52页
· 本章小结	第52-54页
第4章基于蚁群的Live Wire跟区压痕提取	第54-70页
· 引言	第54-58页
· 足迹识别	第54-56页
· 蚁群算法	第56-58页
· Live Wire代价函数定义	第58-59页
· 基于蚁群的Live Wire算法	第59-62页
· 蚁群算法	第59-61页
· 蚁群在Live Wire中的步骤	第61-62页
· 足迹图像的实验结果与分析	第62-68页
· 蚁群算法和Dijkstra算法性能的比较	第62-63页
· 改进的Live Wire实验结果	第63-64页
· 与活动轮廓模型方法比较	第64页
· 跟区压痕边缘椭圆提取	第64-68页
· 本章小结	第68-70页
第5章基于随机游走的图像分割研究	第70-86页
· 引言	第70-72页
· 随机游走算法	第72-75页
· 算法的设计思想	第75-81页
· 滑降初始分割	第76-77页
· 权值的改进	第77-80页
· 随机游走分割	第80-81页
· 实验结果与分析	第81-85页
· 合成图像实验	第82页
· 人物图像实验	第82-83页
· 医学图像实验	第83-84页
· 分割方法时间的比较	第84-85页
· 本章小结	第85-86页
第6章随机游走算法在多车辆检测中的应用	第86-102页
· 引言	第86-88页
· 改进算法的思想	第88-89页
· 改进算法的步骤	第89-98页
· 背景差分	第89-92页
· 基于边缘特征的阴影检测	第92-94页
· 骨架标记点提取	第94-96页
· 随机游走实现多车辆检测	第96-98页
· 实验结果与分析	第98-101页
· 本章小结	第101-102页
第7章基于滑降算法的分割研究	第102-120页
· 滑降算法的研究	第102-104页
· 滑降算法的发展	第102-104页
· 滑降算法的过分割问题	第104页
· 一种形态学梯度滑降算法的研究	第104-111页
· 滑降算法	第105页
· 基于多尺度形态学梯度的滑降算法	第105-107页
· 区域合并	第107-108页
· 实验结果与分析	第108-111页
· 基于滑降算法的反馈PCNN医学图像分割	第111-119页
· 改进算法的思想	第111-112页
· 反馈PCNN	第112-118页
· 实验结果与分析	第118-119页
· 本章小结	第119-120页
第8章总结与展望	第120-122页
参考文献	第122-134页
致谢	第134-136页
作者在攻读博士期间所做工作	第136-137 页

本篇论文共137页，点击这进入下载页面。

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