基于偏微分方程的主动轮廓算法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 主动轮廓模型相关理论基础 | 第15-27页 |
| 2.1 偏微分方程 | 第15页 |
| 2.2 变分原理与梯度下降理论 | 第15-18页 |
| 2.2.1 变分原理 | 第15-18页 |
| 2.2.2 梯度下降理论 | 第18页 |
| 2.3 曲线演化理论与水平集理论 | 第18-23页 |
| 2.4 程函方程及其数值解法 | 第23-25页 |
| 2.5 水平集框架在图像分割中的应用 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 主动轮廓模型的研究 | 第27-43页 |
| 3.1 基于边缘的主动轮廓模型 | 第27-29页 |
| 3.2 基于区域的主动轮廓模型 | 第29-38页 |
| 3.2.1 Mumford-Shah模型 | 第30页 |
| 3.2.2 C-V模型 | 第30-35页 |
| 3.2.3 LBF模型 | 第35-38页 |
| 3.3 一种新的主动轮廓模型GLE模型 | 第38-41页 |
| 3.3.1 GLE模型的提出 | 第38-39页 |
| 3.3.2 GLE模型的水平集形式 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 主动轮廓先验分割模型的研究 | 第43-61页 |
| 4.1 Chen的形状先验分割模型 | 第43页 |
| 4.2 Cremers的形状先验分割 | 第43-47页 |
| 4.2.1 全局形状先验 | 第44页 |
| 4.2.2 基于静态标签的形状先验 | 第44-46页 |
| 4.2.3 基于动态标签的形状先验 | 第46-47页 |
| 4.3 Chan的形状先验分割 | 第47-52页 |
| 4.3.1 简单情况下的形状先验分割 | 第47-49页 |
| 4.3.2 一般情况下的形状先验分割 | 第49-52页 |
| 4.4 一种新的形状先验分割GLES模型 | 第52-59页 |
| 4.4.1 一种新的符号距离函数计算方法 | 第52-55页 |
| 4.4.2 一种新的基于图像矩的位姿初始化方法 | 第55-56页 |
| 4.4.3 GLES先验分割模型 | 第56-58页 |
| 4.4.4 实验结果分析 | 第58-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 工作总结和展望 | 第61-65页 |
| 5.1 工作总结 | 第61-62页 |
| 5.2 创新和展望 | 第62-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第71页 |
