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