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基于偏微分方程的图像平滑与分割研究

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基于偏微分方程的图像平滑与分割研究
论文目录
 
第1章 绪论第12-20 页
  · 课题的目的和意义第12-13 页
  · 热传导扩散图像平滑方法第13-14 页
  · 基于主动轮廓模型的图像分割方法研究第14-17 页
    · 引言第14-15 页
    · 主动轮廓模型的表达方式第15 页
    · 主动轮廓的图像分割模型第15-17 页
  · 论文完成的主要工作第17-18 页
  · 本文的结构第18-20 页
第2章 高阶各向异性扩散图像平滑新方法第20-54 页
  · 引言第20-22 页
  · 扩散方法简介第22-29 页
    · 常系数热传导(各向同性)扩散方程第22-24 页
    · 各向异性扩散方法第24-29 页
  · 高阶各向异性扩散方法第29-40 页
    · 高阶方法的提出第29-34 页
    · 算法分析和比较第34-36 页
    · 泄漏修补第36-38 页
    · SAR图像平滑第38-40 页
  · 复合扩散-Composite Diffusion第40-49 页
    · 双向扩散第40-42 页
    · 新的扩散系数形式第42-46 页
    · 高阶复合扩散第46-49 页
  · 实验结果及讨论第49-53 页
  · 本章小结第53-54 页
第3章 基于稳健统计和曲面拟合的非线性扩散图像滤波第54-84 页
  · 引言第54-55 页
  · 贝叶斯图像平滑模型第55-58 页
  · 基于稳健统计实现的高阶各向异性扩散第58-73 页
    · 结合稳健统计概括高阶各向异性扩散方法第58-60 页
    · 偏微分方程的推导第60-63 页
    · ρ-函数的选择第63-67 页
    · 基于W-估计的双边滤波模型第67-69 页
    · 实验结果及讨论第69-73 页
  · 基于曲面(曲线)拟合的图像平滑第73-83 页
    · 统一泛函模型第73-74 页
    · 各向异性扩散和高阶曲面(曲线)拟合第74-80 页
    · 仿真实验第80-83 页
  · 本章小结第83-84 页
第4章 曲线演化和水平集方法第84-102 页
  · 引言第84 页
  · 曲线演化理论第84-85 页
  · 水平集方法第85-88 页
  · 水平集方法的数值计算第88-89 页
  · 水平集演化的快速算法第89-92 页
    · 窄带法第89-90 页
    · 快速行进法第90-92 页
  · 利用源点扫描实现水平集演化的快速进行第92-100 页
    · 符号距离函数第92-98 页
    · 速度场的扩展第98-100 页
  · 实验结果及讨论第100-101 页
  · 本章小结第101-102 页
第5章 基于分段光滑Mumford-Shah模型的水平集图像分割方法第102-132 页
  · 引言第102 页
  · Mumford-Shah模型简介第102-107 页
  · 简化的Mumford-Shah图像分割模型第107-116 页
    · C-V方法第107-109 页
    · C-V模型的水平集求解第109-111 页
    · C-V方法存在的缺陷和文献[55]的改进模型第111-113 页
    · 简化Mumford-Shah分割模型的缺陷第113-116 页
  · 基于分段光滑的简化Mumford-Shah模型的图像分割方法第116-121 页
    · 偏微分方程的推导及修正第116-119 页
    · 数值解法第119-121 页
  · 基于Mumford-Shah模型的向量图像分割第121-126 页
    · 基于主动轮廓线的向量图像分割第121-123 页
    · C-V方法分割向量图像第123-125 页
    · 分段光滑的Mumford-Shah模型分割向量图像第125-126 页
  · 实验结果及讨论第126-129 页
    · 灰度图分割实验第126-128 页
    · 向量图像分割实验第128-129 页
  · 本章小结第129-132 页
结论第132-134 页
参考文献第134-147 页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第147-148 页
致谢第148页

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