| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-14页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究情况 | 第12-13页 |
| ·研究内容及章节安排 | 第13-14页 |
| 第二章 几何活动轮廓模型 | 第14-26页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·曲线演化理论 | 第15-16页 |
| ·水平集方法 | 第16-21页 |
| ·水平集方法简介 | 第16-18页 |
| ·水平集方法的数学表达及数值实现 | 第18-21页 |
| ·水平集方法的快速实现算法 | 第21-25页 |
| ·窄带法 | 第21-23页 |
| ·快速行进法 | 第23-25页 |
| ·几何活动轮廓模型的水平集表达 | 第25-26页 |
| 第三章 几何活动轮廓模型在图像分割中的应用 | 第26-41页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·Mumford-Shah 模型及简化的C-V 模型 | 第27-34页 |
| ·Mumford-Shah 模型及C-V 模型简介 | 第27-28页 |
| ·C-V 模型的水平集表达及数值解法 | 第28-31页 |
| ·C-V 模型用于多类物体分割问题 | 第31-34页 |
| ·测地活动轮廓模型(Geodesic Active Contour Model) | 第34-37页 |
| ·GVF 测地活动轮廓模型 | 第37-41页 |
| ·梯度向量流－GVF(Gradient Vector Flow) | 第37-38页 |
| ·GVF 测地活动轮廓模型理论表述 | 第38-41页 |
| 第四章 基于快速均值漂移和水平集方法的医学图像分割技术 | 第41-54页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·均值漂移算法－ Mean Shift | 第41-43页 |
| ·快速均值漂移算法－ Fast Mean Shift | 第43-45页 |
| ·无需重新初始化的水平集方法（LI 方法） | 第45-47页 |
| ·结合均值漂移算法和水平集方法的图像分割技术 | 第47-53页 |
| ·算法描述 | 第47-49页 |
| ·实验结果与讨论 | 第49-53页 |
| ·结论 | 第53-54页 |
| 第五章 基于分水岭和水平集方法的脑部核磁共振图像分割算法研究 | 第54-65页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·分水岭方法—Watershed | 第54-57页 |
| ·区域竞争法—Region Competition | 第57-58页 |
| ·结合分水岭方法和基于区域信息水平集方法的图像分割算法 | 第58-64页 |
| ·算法描述 | 第58-62页 |
| ·实验结果与讨论 | 第62-64页 |
| ·结论 | 第64-65页 |
| 第六章 总结及展望 | 第65-67页 |
| ·全文总结 | 第65页 |
| ·未来展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第72页 |
